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　　据了解，Kimi 2026年的战略会按如下几个方面推进，K3模型通过技术改进和进一步Scaling，提升等效FLOPs至少一个数量级，在预训练水平上追平世界前沿模型；垂直整合模型训练和Agent产品Taste，让K3成为更“与众不同”的模型，让用户体验到全新的、其他模型没有定义过的能力；产品和商业化上聚焦Agent，不以绝对用户数量为目标，持续追求智能上限，创造更大的生产力价值，营收规模实现数量级增长；创始人杨植麟还曾在一场技术活动上揭秘Kimi预训练策略：首先是Token efficienc，用尽可能少的Token得到一样的效果；其次是实现长上下文（Long context），尽可能延长，Loss降低。“这是我们整体的优化，Token efficienc再乘以Long context，最终就可以做到非常好的Agent智能。”