MIDM K 3.0 Pro：KT 的 120B 混合模型登場，公布價格但沒有基準測試

Mi:dm K 3.0 Pro — 在大多數模型目錄中拼作 MIDM K 3.0 Pro，並在國際上列為 KT: Mi:dm K 3.0 Pro — 是首個登上國際價格表、具備前沿模型等級規格表、且背後沒有任何公開評測的韓國電信模型。KT 透過自家的 Token Factory 平台提供此模型，發布日期為 2026 年 10 月 29 日，國際上架日期為 2026 年 11 月 5 日。這是一個 1,200 億參數的混合專家模型，每個 token 啟用其中 120 億參數，可接受 261,795 個 token 的上下文，價格為每百萬輸入 token 0.20 美元、每百萬輸出 token 0.80 美元。截至 2026 年 11 月 11 日，它沒有的東西是：任何單位公布的單一基準測試分數——無論是 KT、獨立評測機構，或競爭實驗室的比較表，都沒有。這個缺口不是本頁的註腳。這是買家在定價時必須納入考量的主要事項。

三個日期，哪一個是發行日

KT 自家的資料對同一款型號給出了三個不同的日期，而它們在各自的框架裡都是正確的，這就是為什麼「它到底是什麼時候推出的」這個問題一直這麼難回答。

• 2026年10月15日 — Mi:dm K 3.0 在首爾 KT 的 AID-X Day 上首次公開亮相，同場還展示次世代語音代理、名為 KT-Claw 的內部代理平台，以及該公司的提示壓縮與模型路由工作。報導該活動的韓國產業媒體將其描述為集團的「次世代模型」，以展示而非銷售的方式呈現。目前尚未公布定價，也尚無模型識別碼。

• 2026年10月29日——這是 KT 自家 Token Factory 模型頁面上標示為 출시일（上市日期）的日期。這一天，該模型在 KT 自家平台上正式成為客戶可以送出請求並據以計費的服務。

• 2026年11月5日 — 國際目錄清單上的日期，也就是 KT 自身計費關係之外的開發者得以觸及它的時間點。這些目錄條目全都重複著同一句描述——混合專家模型、總參數 120B、活躍參數 12B、混合 Mamba/MoE/注意力架構——該描述源自 KT，且未經獨立驗證。

這個區別值得用三個要點、而非一句話來說明，是因為「10 月 29 日發布」和「11 月 5 日國際上市」對採購團隊而言意義不同。前者是供應商關係。後者是你本週就能評估的單一項目。兩者都夠新，該模型尚未累積任何已公開的第三方測試，因此 2026 年 11 月才來了解的讀者算是早到，而不是晚了。

架構實際上究竟是什麼

混合式設計是最有趣的部分，也是多數產品型錄文案會壓縮成單一子句的部分。KT 的描述是，Mi:dm K 3.0 Pro 在單一堆疊中混合了 Mamba 層、混合專家層與一般注意力層。這三者各自負責不同任務。注意力讓模型能精確回想任意較早位置，而這正是長文件任務與精確遵循指令所依賴的能力。Mamba 則提供穿越長序列的線性時間路徑，這讓 262K token 的提示不至於在成本與延遲上變成二次方增長。混合專家層則是讓 120B 模型得以在服務上負擔得起的關鍵：針對任一給定 token，只會執行 12B 參數——也就是整個網路的十分之一——因此運算成本取決於啟用參數數量，而非參數總量。

將這三者放進同一個堆疊，是真正的工程立場，而不是行銷話術。這與 2026 年幾款試圖在長上下文下擺脫純注意力成本的發布背後的直覺相同，而且它比只選一種更難訓練。KT 是否執行得好，正是沒有人公開回答過的問題。

KT 也公開了服務格式，這比多數實驗室公布的資訊還多：在其 Token Factory 頁面上，該模型被描述為從一個檢查點提供服務，其 MoE 專家量化為 NVFP4，而 Mamba 投影與共享專家則維持在 FP8。這是服務端的決策，不是訓練端的決策，且帶來一個實際後果——客戶呼叫的權重並不是 KT 所訓練的權重，而針對此端點執行的任何基準測試，測量的都是量化後的產物。對於一個 120B 模型、每百萬輸入 token 收費 $0.20 而言，激進量化正是達到此價格的方式。這也設下了一個預期：4 位元專家路徑並不是你用來尋求完整精度參考模型精確重現的地方。

KT 公布數字中的包絡

• 參數 — 總計 120B，每 token 啟用 12B，依據 KT 自家模型卡文案。

• 上下文 — 261,795 個 token。取整來說是 256K，大約是這個價位帶附近的前沿模型所提供量的四分之一。

• 最大輸出 — 單次回應可達 235,615 個 token。相對於上下文視窗，這可說是異常慷慨：模型能寫的內容幾乎和它能讀的一樣多。

• 模態 — 文字輸入、文字輸出。不接受圖片、音訊或檔案輸入，亦無多模態輸出。產品目錄的列項確認請求與回應兩端皆為純文字。

• {{1}}推理{{/1}} — 模型提供推理控制項，並將推理內容與答案分開回傳，因此呼叫端可以隱藏或顯示思考過程。

• 結構化輸出 — 支援 JSON 與受結構描述約束的輸出；對任何要將模型接入管線的人而言，這正是最重要的能力。

• 工具呼叫——在其型錄條目中，並未列於模型支援的請求參數之中；相比之下，大多數 2026 年前沿模型都會明確暴露 tools 與 tool_choice。如果代理迴圈需要函式呼叫，這應是首先測試的項目，而非直接假定支援。

• 定價 — 每百萬輸入 token 為 $0.20，每百萬輸出 token 為 $0.80，每百萬快取輸入 token 為 $0.04。

• 實測服務行為 — 中位數約為每秒 196 個輸出 token，首個 token 約需 0.62 秒；在過去一天內，單一服務供應商回報的可用性實際上為 100%。

價格，以及國際商品頁面上沒有的折扣

KT 自家平台目前以低於定價的價格販售該模型。Token Factory 頁面顯示，輸入價格為每百萬個 Token ₩190，對比劃線的 ₩271；輸出價格為 ₩759，對比 ₩1,085，這是將 30% 促銷折扣套用於國際版價目表所列相同 $0.20 與 $0.80 費率的結果。快取輸入也遵循相同模式：促銷價為 $0.03，定價為 $0.04。

以下是兩點。第一，如果你直接向 KT 購買，今天的實際價格是輸入 $0.14、輸出 $0.56；如果你是透過會將牌價原樣傳遞的第三方目錄取得該模型，則是 $0.20 / $0.80。第二，對一個這麼新的模型來說，促銷定價是上市手段，不是價目表，而且它會在沒有太多預告的情況下結束。以 $0.14 建立的成本模型，在用來佐證任何事之前，應以 $0.20 重新執行。

即使按牌價計算，這個處境依然鮮明得刺眼。每百萬輸入 token 二十美分，約是前沿模型收費的二百分之一——Claude Opus 5.5 是 4 美元與 20 美元，Gemini 4 Argon 是 2 美元與 10 美元——而且比 D​eepSeek 自家旗艦層級的離峰價 0.66 美元與 1.98 美元還便宜。這究竟是划算還是警訊，完全取決於能力，而能力正是沒有人掌握的那個數字。

精確表述的測量落差

有三樣東西常被誤認為基準，但它們都不是。

首先是 KT 自家的發表。AID-X Day 的資料與模型卡說明了架構、量化與上下文，卻沒有公布對照具名評測的成績表。沒有廠商自行報告的 Terminal-Bench 數字，沒有 SWE-bench 數據，也沒有韓語基準測試結果可以爭論。對 2026 年的發表而言這並不尋常——多數實驗室即使那張表對自己有利，也還是會附上——而這意味著沒有什麼需要打折扣看待的。

第二個是 Artificial Analysis，也就是本部落格多數比較所仰賴的獨立評測機構。截至 2026 年 11 月 11 日，它沒有該模型的頁面：模型路徑會回傳 404，且該模型未出現在其索引中。這是目前最明確的訊號，顯示該模型尚未經獨立以標準測試套件進行評測。

第三個是聚合器綜合評分。至少有一個模型比較網站公布 Mi:dm K 3.0 Pro 的「整體」分數為 100 分中的 40 分，程式設計排名為 445 名中的第 185 名。這些數字不是基準測試結果。它們是價格、新近程度、上下文長度、輸出容量與能力訊號的加權混合，而在該網站上，光是價格就占 25% 的權重，上下文占 15%。一個如此便宜又如此新的模型，從設計上就會在五項輸入中的兩項取得高分。把它當作規格表摘要來讀沒問題；當作能力測量來讀則是循環論證。

所以，誠實的現況是：廠商提供的一份架構說明、一個價格、一個上下文視窗，以及完全沒有任何能說明這個模型好不好的資訊。本週任何發布比較表、並在表中列出 Mi:dm K 3.0 Pro 基準測試分數的人，要嘛是自己編的，要嘛是抄了某個自己編的人。

它在市場上實際的定位

最接近定位聲明的說法，來自 KT 自身的歷史，而非這張模型卡。KT 一直將 Mi:dm 系列經營為以韓國為中心的家族：Mi:dm 2.0 以 12B 基礎指令模型和 2B mini 形式推出，兩者都於 2025 年 7 月在 Hugging Face 上以開放權重發布；企業資料則將該家族描述為針對韓國社會、文化與領域知識調校，而非針對英語程式設計基準。在此價格帶的 120B 混合模型，是該計畫的放大版，而非轉向全球前沿。

這種定調告訴買方該先測試什麼。如果工作負載是韓語客服、國內法規文本，或詞彙以韓語為主的領域語料庫，那麼針對此類需求訓練的模型，與把韓語能力硬加上去的前沿模型，是截然不同的選擇。如果工作負載是針對大型儲存庫進行的英語代理式編碼，那麼這是一個便宜、缺乏實證支持，且上下文視窗只有領先者四分之一的模型。

同樣值得說明清楚哪些部分並不開放。Mi:dm 2.0 的權重是公開的；Mi:dm K 3.0 Pro 的權重則未公開。KT 的 Hugging Face 組織中沒有名稱帶有 3.0 的儲存庫，而且該模型僅透過 KT 的平台提供服務。這排除了自行託管、在自己的硬體上微調，以及所有需要下載檢查點才能進行的評估。

如何稱呼它，以及單一供應商代表什麼意思

Mi:dm K 3.0 Pro 僅由單一供應商 KT 提供服務，而 OrcaRouter 目前並未將其納入路由。這點之所以重要，並非出於免責聲明，而是有具體原因。單一供應商的模型無法進行容錯移轉。一旦 KT 的端點效能劣化，就沒有第二個主機可以繞道而行，而該模型所引用的可用性數字，衡量的是單一公司的基礎設施，而非整個市場。需要硬性可用性保證的團隊，通常會希望有第二家供應商，或是在應用層設置備援機制；而就這個模型而言，只有後者這個選項存在。

比較組則是另一回事。OrcaRouter 提供以單一金鑰存取超過 200 個模型，價格為供應商牌價，並在之上加價 0%，因此，這款模型實際競爭的便宜模型——D​eepSeek 的各級方案、G​LM 系列、Q​wen——以及被拿來與它比較的前沿模型，都位於同一個端點、同一張帳單上。這讓一對一試驗變成只是改動路由，而不是採購專案；這也是回答本頁無法回答之問題的合理方式：把同樣的 50 個提示送給 Mi:dm K 3.0 Pro 和兩個你已經信任的模型，並自行為輸出評分。以輸入 $0.20、輸出 $0.80 的價格來說，這個實驗只花幾美分。

什麼會改變這個頁面

四項發展將能把 Mi:dm K 3.0 Pro 從「價格有趣、模型不明」推進到團隊可以據以規劃的程度，而且每一項都可查證。

獨立的評測。只要有一筆 Artificial Analysis 的紀錄，同時包含 Intelligence Index 分數與每項任務成本，對這款模型地位的幫助就會勝過任何新聞稿，因為那會把這個數字擺在與它同價位競爭的模型旁邊——同一個指數把 Claude Opus 5.5 列在 58、DeepSeek V4 Pro 列在 36，而落在這個區間的數字，就能終結這場關於折扣究竟是補償還是套利的爭論。

一份已公開的廠商基準測試表。它的缺席如此引人注目，以致它一旦出現，本身就足以成為新聞，而且至少能讓模型自家設計者的說法有可供核對的依據。

第二家服務供應商。兩個獨立主機將使容錯移轉成為可能，並讓買方把價格視為市場行情價，而非促銷價。

權重。KT 已開源 Mi:dm 2.0，卻尚未開源這個。若情況改變，任何有 GPU 的人都能評估該模型，量測落差便會弭平，無須等待評估者。

在至少上述情況發生一件之前，關於 Mi:dm K 3.0 Pro 站得住腳的說法既狹窄又具體：這是一個 120B 混合式專家混合模型，12B 啟用參數，262K 上下文，純文字，由單一供應商從量化檢查點提供服務，價格比每個前沿模型低一個數量級——而且沒有公開證據說明它的表現如何。這足以證明值得做一次便宜的測試，但不足以證明應該遷移。