全网都在吹的Kimi K3,到底有多强? ✍ 铁锤人🕐 2026-07-17📦 9.1 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表 作者通过复刻盈利产品Rotato,实测Kimi K3的代码生成与技术分析能力。借助Kimi WebBridge插件,K3完成了竞品分析和核心代码编写,但在图形学深度问题上稍逊于Fable 5。作者认为K3性价比极高,适合作为中层模型使用。 Kimi K3实战测评代码生成竞品分析独立开发WebBridge # 全网都在吹的Kimi K3,到底有多强? **作者**: 铁锤人 **日期**: 2026-07-17T06:03:24.000Z **来源**: [https://x.com/lxfater/status/2077997578059468876](https://x.com/lxfater/status/2077997578059468876) ---  一觉醒来,看到全网都在刷Kimi K3 和旗鼓相当 Opus!!  但我发现了一个问题,很多案例都不是生产中的案例。独立开发写代码根本就不会去写一些炫酷的前端页面,3D游戏。。。 他们只在乎一件事情:做一个赚钱的软件。 所以我想测试一下,K3是否强到能帮我,对标一个盈利的软件,做出自己的版本!! 在这篇文章中,我将: 1. 选择一个成功盈利的产品作为对标,而不是写Demo 2. 使用K3配合一个插件,对竞品进行全自动技术分析 3. 测试K3能否解决技术上的难点,也是产品的卖点 4. 最后成功复刻一个赚钱的应用核心特性 看完这篇文章,你就会知道K3到底有强,能不能轻松协助我做出一个盈利的软件?  # 选择一款赚钱的软件作为对标 实战测试必须选择一款已经盈利,且稍微有点技术难度的产品来复刻。因为已经盈利的产品,他们在功能上,性能上,交互上,已经经历过无数次捶打了。 假如一个模型能协助我快速模仿这样的产品,那么我甘愿为这个模型掏钱!! 所以这次对标的产品,我选择了Rotato这款产品,年收入估计在130w+人民币左右,如下图:  他们的产品设计是真的漂亮!!  总结一下: 这款产品主要是做吸睛的手机,电脑的动画,用户主要是软件开发者。他们利用这些动画在社交媒体上为自己的产品吸引流量,进而赚取收益。 Rotato主要的难度是,构建高精度的模型,构建出好看,吸睛的动画效果,需要作者有很好的设计品味和技术实力。 具体可以看下面的视频:  我相信大家都能看出来,这是一款有技术,有品味的产品。 所以现在的问题是:缺少设计能力,和技术能力的我们,如何去学习到它的精髓,然后实现自己的版本呢? # 使用K3进行全自动技术分析 接下来我给你展示一下,用 K3 或者任何大模型,自动化分析竞品技术的流程。知道了这个流程,你才算真正步入开发者的大门,而不是 Vibe Coding 来娱乐!! 大家都知道,模型要变强就得有足够的上下文,对不对? 你想研究对手的设计,最好让模型直接看到对手的产品长什么样。 你想研究对手的代码架构,最好让模型能去读对方的代码。 但这一步要是交给人来做就废了,自己一张张截图慢得要死,自己去扣代码根本扣不动,跟全自动完全不沾边 所以得给模型配一双眼睛,一双手。 Rotato 正好有 Web 版本,那就好办了,让模型自己通过插件去看这个软件就行 但用哪个插件? Kimi WebBridge,它能截到页面的图,能读 Chrome 的网络面板,甚至能读网页源代码!! 先说清楚,我们不是去抄别人的代码,只是在能看到的范围内,了解一下别人的项目选型和架构。  说到这,具体怎么做? 其实就两步: 第一步:装上 Kimi WebBridge 地址在这https://www.kimi.com/zh-cn/features/webbridge,并配置好 第二步:把提示词丢给它: ``` 我要研究 {竞品网址} 上的竞品 请你使用你的视觉功能和代码能力 对这个竞品做一次全面的技术分析 从产品设计到代码实现 最后写成一份技术文档,存成 rotato-tech-analysis.md ``` 然后你就没事干了,它自己开浏览器,自己截图,自己翻网络面板,自己读源码,全程你一根手指都不用动。 框框就给K3的视觉能力分析出技术文档了!!  但拿到这份技术文档,我有点贪心,干脆直接让 Kimi 照着复刻了一版  初看已经十分惊艳了!!! 但你把它跟 Rotato 摆在一起看,差距一眼就出来了,阴影不够好看,转场动画也差点意思,而阴影和转场恰恰就是 Rotato 值钱的地方。 那问题就来了,这种技术上的硬骨头,怎么让 Kimi K3去啃? # 让K3去啃硬骨头 你回头看看第一版那张图,阴影也好,转场也好,没有原版好看。 说到底这是图形学和审美的活,而这恰恰是大部分程序员的短板:对美学、对图形学基本没什么概念,我自己也一样。 下面我给你一个方法,哪怕你根本不懂这个领域,照样能复刻出一样的效果!!  这个方法一共三步: 第一步: 让它从逻辑上把所有可能的方案方向都列出来,听清楚,是所有可能的,漏掉的那个说不定就是唯一能走通的路 第二步: 让它去联网查资料,给每个方案标上成功概率和要花的时间 第三步: 按这两个数排序,概率最高、花时间最短的排最前面,然后从头开始,一条一条往下试 为什么是这两个指标? 因为概率高、时间短的方案能让你最快动起手,试完一轮就长一点认知,有了认知才判断得了后面那些难的!! 反过来,一上来挑个又难又慢的,最后不仅仅浪费TOKEN,还浪费钱。 K3 干这种长程调研的活已经很够用了,你看,它确实把一整套方案给我扒出来了。 经过一轮搏斗,我终于搞懂了整个项目的技术方案: 1. 使用3D引擎配合高精度模型构造出好看的界面 2. 离线渲染抽帧,然后得到mp4文件 现在,利用这个有了基本的技术认知后,我们就可以自己去实现自己的版本了!!! 注意,我们不能照搬对方的代码,仅仅研究对方的技术栈,我们就能让模型找到方向实现了 # 最后一关,把整个产品做出来 经过一番搏斗,我最后还是把这个产品的核心功能复刻出来了,那 K3 能不能把所有的活都干了? 回答之前,先给你看看我复刻的效果!! 因为苹果版权的原因,不能用iphone的模型,下面是我有限时间尽力做到最好了。  哈哈哈,有没有被闪瞎狗眼,材质还行吧!! 下面是我的界面:  为了避免版权问题,我用了自己的手机模型,灯光配置,阴影配置,大部分的代码都是K3写的,还有一小部分技术问题是fable解决的。 这个项目后面的大部分时间,我都耗在调阴影,和灯光上,由于我自己缺少专业知识,K3 就一直不停地试,试了很久,最后也没试出效果来,我换 Opus 去做,效果也不怎么样,甚至还改差了!! 最后我拿 Fable 5 试了一下,它一下就判断出问题的根源在哪,Fable 5 的知识面确实广。 # 我的模型使用金字塔 所以K3到底有多强,能不能轻松协助我做出一个盈利的软件? 我的结论是它的强度媲美Opus4.8 但比起 Fable 5 的知识深度,还差有差距。 但它便宜是 sonnet的价格,Opus的性能,最关键的是,你用Anthropic的模型,它随时可以剥夺你使用它的权利。 当一个产品的价格是比对方便宜,而且能稳定使用的时候,而且效果还不赖的时候,我肯定会选择这个模型!! 我以后大概会这么用: Fable 5 拿来做规划,解决复杂问题。K3 当中层模型,写代码,做那些不难的功能,再往下那些还没赶上来的模型,就只适合纯写代码了。 你发现没有,这一套就跟计算机的缓存系统一模一样,越往上越贵、用得越省,越往下越便宜、跑得越多。  这就是我的测评结果!! ## 相关链接 - [铁锤人](https://x.com/lxfater) - [@lxfater](https://x.com/lxfater) - [https://www.kimi.com/zh-cn/features/webbridge](https://www.kimi.com/zh-cn/features/webbridge) - [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [2:03 PM · Jul 17, 2026](https://x.com/lxfater/status/2077997578059468876) - [2,086 Views](https://x.com/lxfater/status/2077997578059468876/analytics) - [View quotes](https://x.com/lxfater/status/2077997578059468876/quotes) --- *导出时间: 2026/7/17 14:50:13*
聊 聊聊我对 Kimi K3 的体感 作者分享了使用 Kimi K3 模型的实际体验,通过 3D 坦克大战游戏、权力游戏地图动画和教学视频制作三个案例,展示了其在多模态和复杂任务处理上的强大能力。文章指出 K3 提供了 Claude 和 Codex 之外的优质选择,且具备合规性优势,但同时也面临算力短缺的局限。 技术 › LLM ✍ Wang Shuyi🕐 2026-07-21 Kimi K3多模态代码生成测评Agent教学应用大模型AI工具
R ReelMind/NolanX/Yiha/Mooca 四站分析报告 本文深入拆解了 ReelMind、Yiha、Mooca 和 NolanX 四个 AI 视频创作网站的产品矩阵策略。文章指出,这四个站本质上是同一底层能力的不同入口,分别覆盖社区、工具平台、画布工作台和开源概念等不同搜索意图。作者详细分析了各站在商业转化、产品表达、SEO 策略及信任风险方面的优缺点,总结了多站点增长的启示与避坑指南。 投资 › 方法论 ✍ siuser小伟🕐 2026-07-08 SEO独立开发AI视频产品矩阵增长策略案例分析流量变现竞品分析Trustpilot编程语言
3 3分钟自动化扒竞品数据,搭建AI生图套壳站赚美金(保姆级教程) 文章介绍了一套利用 XCrawl、OpenClaw 和 Codex 快速搭建 AI 生图工具站的自动化工作流。作者通过搜索引擎采集、全站结构分析和内容抓取,在 2 小时内完成了从竞品分析到站点生成的全过程,实现了 SEO 红利期的高效变现。 技术 › 工具与效率 ✍ 阿西_出海🕐 2026-05-06 XCrawlOpenClawCodex竞品分析SEOAI生图自动化套壳站工作流独立开发
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K Kimi K3 memory savings vs Jevon's paradox 本文深入分析了Kimi K3通过Kimi Delta Attention (KDA)技术实现的内存节省突破,对比了传统MLA和DeepSeek的架构,讨论了其在长上下文场景中的优势及对行业的影响。 技术 › LLM ✍ GDP🕐 2026-07-30 Kimi K3KDA内存节省长上下文DeepSeekMLA混合线性注意力KV cache
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从 从 0 到 1 做一个能赚钱的 Telegram 频道完整指南 本文详细介绍了如何从零开始构建并运营一个盈利的 Telegram 频道。内容涵盖频道定位、内容生产、用户增长、四种变现模式(广告、联盟分佣、私域付费、自有产品)以及具体的 30 天起盘计划,旨在帮助个人建立垂直流量资产并实现商业价值。 职场 › 职业发展 ✍ Kelvin🕐 2026-07-28 Telegram变现流量运营自媒体独立开发
1 168 美元跑通海外收款:美国公司 + Mercury + Stripe 实操指南 本文详细介绍了如何以 168 美元的低成本搭建海外收款链路,涵盖美国公司注册、EIN 申请、水星银行开户及 Stripe 接入的全过程。作者分享了在地址证明、文件格式及身份认证等环节的踩坑经验,并提供了完整的材料准备清单和避雷指南。 技术 › DevOps ✍ 玄同 | AI探索🕐 2026-07-28 海外收款Stripe水星银行独立开发美国公司跨境支付EIN实操指南LLC避坑
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独 独立开发者利用AI年入6万美元的三种路径 文章介绍了2026年独立开发者如何利用AI工具低成本构建盈利产品的三种方式:基于Lovable.dev和RevenueCat的订阅应用、Claude Code等工具快速开发游戏、以及在Etsy销售由Claude构建的Google Sheets模板。作者详细列出了技术栈、工作流程及常见的5个发布错误,强调了订阅制和多平台分发的重要性。 技术 › 独立开发 ✍ Atenov int.🕐 2026-07-24 AI应用独立开发变现Lovable.devClaude CodeRevenueCat游戏开发Etsy副业自动化