我的项目偏医学生物信息学分析、临床的语义筛选的算法开发。医院给所有博士以上免费配了 199 档的 kimi，但之前由于对模型的信任度不够高，一直扔给 openclaw 在当媒体模型用，基本没接入工作流。 
K3 发布后我也马上试了下，我感觉和以前一样，在做我方向的项目时候，思维链“直觉”还是不太聪明的样子，和社区、网络上“王朝”的差距有点大不敢多说。 
体感就是巨大消耗量和雷霆大思考，我只是例行给了5个从公共数据里按照原本脚本查基因表达这种超级基础任务，就算慢得出奇的sol 也最多 10 分钟就能完成，kimi 雷霆大思考了 45 分钟划分超 20% 的额度，让我实在是觉得有点夸张。。。 
下午和本方向一个脚手架工具的著名开发者交流，也跟我吐槽说 k3 接入效果真的又慢又耗token，所以想找社区的佬交流下到底是心理成见还是说没用对。