Kimi 入門

你可以在聊天框輸入問題、上傳檔案，也可以依需求切換不同模型。 開啟 kimi.com，試著傳送一則訊息，向 Kimi 打聲招呼：

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選擇模型

Kimi 提供多種模型。點擊輸入框上方的模型切換按鈕即可切換。

關於 Kimi K3

Kimi K3 是 Kimi 目前最強大的模型，擁有 2.8 兆參數，基於 Kimi Delta Attention (KDA) 與 Attention Residuals 打造，具備原生視覺與100 萬 token 脈絡視窗。作為全球首個開放的 3T 級模型，K3 面向長程程式設計、知識工作與推理等前沿智能場景而設計，在程式設計、長程執行以及各類通用智能任務上皆達到領先表現。

內建工具

開箱即用，無需設定：

視覺與多模態能力

Kimi K3 支援對圖片、影片與辦公文件（PDF/Word/Excel）的全情境理解，採用原生多模態架構（不是外掛式 OCR）。它能直接解析文件內容，並完成中高階辦公任務（例如撰寫 Excel 公式，或產生 PPT 大綱/VBA 程式碼）。結合原生視覺與 100 萬 token 脈絡視窗，Kimi K3 能處理更長、更複雜的多模態素材。

多模態輸入支援

• 圖片：PNG、JPEG、WebP、GIF 等（透過 URL、Base64 或本機檔案上傳）
• 影片：MP4 等（透過 video_url，或圖片影格序列 + fps 參數）
• 文件：PDF、Word、Excel、TXT、Markdown 等
• 線上資源：URL、文章連結
• 圖片搜尋：上傳圖片，搜尋相關或相似圖片
• 影片理解：支援影片理解，可分析螢幕錄影並複現互動邏輯
• 視覺程式設計：上傳截圖或螢幕錄影以產生前端程式碼（HTML/Vue/React 等）；也能依設計稿自動重現網頁

輸出格式

• 純文字 / 圖文混合：標準對話回覆
• Markdown：包含標題、清單、表格與連結的豐富文字
• 程式碼區塊：HTML/Vue/React/Python/JSON/Mermaid 等（含語言標識）
• JSON 結構化資料：強制 JSON 模式輸出
• Mermaid 圖表：流程圖、時序圖、心智圖等
• LaTeX 數學公式：行內與區塊層級的數學表達式
• 雙模式輸出（Thinking）：同時返回 reasoning_content（思考過程）與 content（最終答案）
• 工具呼叫格式：Function Calling 標準格式（供開發者使用）

重要注意事項

1. 檔案輸出：K3 可以端到端產出可編輯文件（例如 .pptx、.docx、.xlsx、.pdf）及其他複雜交付成果；K2.6 著重於快速問答，僅輸出文字（例如 PPT 大綱、Word 正文或程式碼）。

Session 與對話輪次

當你點擊「New Chat」時，可以把它想成是與 Kimi 展開一段長對話。

主要差異

Session

• 連續記憶：Kimi 會記住目前聊天中的所有脈絡
• 跨輪次脈絡：每次回覆都會參考先前的對話內容，作為下一輪的脈絡
• 邊界明確：點擊「New Chat」= 重新開始；先前脈絡會被清除 Turn
• 累計計數：Turn 1、Turn 2、…… 逐步增加
• 記憶有限：輪次過多（例如 50+）時，Kimi 可能會「忘記」較早的內容；對長文寫作或要求嚴格的任務尤其明顯
• 脈絡長度限制：受 token 數量限制；輪次累積後，最早的內容可能會被壓縮

為什麼這個區分很重要

在同一個 session 中，你送出的每個新問題或指令，都會參照先前所有 turn 來回答。隨著 turn 累積、內容變長，回覆品質可能會逐漸下降。

常見情境

情境 1：切換主題

• 錯誤：在你已經寫了 30,000 字小說的 session 中，接著問「幫我計算稅金」
• 正確：針對稅務問題開啟新的 session，避免 Kimi 把小說角色與稅務概念混在一起 情境 2：處理長文件
• 經過數十個 turn 後，Kimi 可能會「忘記」一開始訂下的規則或檔案摘要
• 解法：在任務中途主動摘要（「請總結目前為止的計畫」），或開啟新的 session 情境 3：理解產品限制
• 脈絡長度限制是以 token 計算；但在日常使用中，可以把它理解為「輪次」
• 如果你看到「Start a new chat」提示，表示目前 session 的 turn 已經太多

最佳實務