Kimi K3与DeepSeek V4之间，隔着原生多模态的时间差

文 | 李炤锋 编辑 | 张雨忻 “长链任务如果只通过代码层面的反馈，误差可能会不断累积，最终效果会非常差。”谈及原生多模态的意义，一位多模态研究员表示，“视觉是一种更准确的反馈，也更贴近用户意图。” 过去一年，Coding与Agent能力不断改写大模型的排名，也成为AI最快兑现商业价值的场景之一。与此同时，随着Agent开始接管更多长链任务，越来越多的通用大模型开始匹配原生多模态能力。 今年1月，OpenAI发布的一份企业使用报告显示，在研发岗位最常使用的三类ChatGPT工具中，图片上传排在搜索和数据分析之后，位列第三。 随着Agent开始生成网页、操作软件并检查运行结果，视觉的作用正在逐步进化：它不再只是用户交给模型的一张图片，也开始成为模型检查工作、发现错误和调整行动的反馈。 刚刚过去的7月，月之暗面发布Kimi K3。这款总参数2.8万亿、支持100万token上下文的MoE（混合专家模型），在Coding和长程Agent能力之外，出色的原生多模态能力是K3的另一个标签。 所谓原生多模态，是让图像、文字等数据从预训练或持续预训练阶段就共同塑造主模型，并在后训练中继续优化，最终参与Agent（智能体）的感知与决策。 K3发布后曾以1679分登顶Arena Frontend Code榜单。该榜单由用户盲选模型生成的可交互网页进行排名，评判的不只是代码能否运行，也包括页面的最终效果。 浏览器开发平台Puter曾在测试网页中制造5处视觉偏差，K3对照目标页与运行页截图，全部找出且没有误报。得益于出色的原生多模态能力，K3能够看懂代码运行后的视觉问题，为下一轮修改提供依据。Ki