Kimi Work 3.2.12移除了输入框附件原有的文件大小限制，让大型PPT、长文档、数据表和项目资料更容易进入任务。这里的“没有大小限制”应理解为产品入口不再用固定上限阻止选择，并不意味着模型能一次完整理解无限内容，也不意味着上传速度、解析时间、上下文和企业安全限制消失。
一、大文件能上传不等于全量进入模型
文件通常先经过上传、解析、分段和检索，模型只在任务需要时读取部分内容。用户应先询问系统识别了哪些章节、工作表和附件，再开始分析。对于扫描PDF、复杂图表和嵌套压缩包，解析完整度可能低于普通文本，必须抽查关键页面。
二、先定义问题再上传资料
不要把整个共享盘打包后要求“全面分析”。先明确要找的时间范围、指标、关键词和输出格式，再选择相关文件。资料越多，重复版本和无关内容越容易干扰结果。建立文件清单，标注版本、日期和负责人，能让模型在冲突信息中优先使用正确来源。
三、大文件仍应合理拆分
按章节、月份、项目或数据表拆分，既便于定位来源，也能减少单次失败后的重传。拆分时保留目录和父文件ID，避免片段失去上下文。视频和扫描文档可先转写或OCR，再把原文件作为证据保留。拆分目标是提高检索质量，不是机械切成大量无标题碎片。
四、上传速度与失败恢复
数GB文件在弱网下可能长时间上传，应用应支持进度、断点续传和校验。用户不要重复点击造成多个副本。上传完成后比较文件大小或哈希，确认内容完整。批量任务应限制并发，失败时只重试缺失文件，并清楚提示是上传失败、解析失败还是模型任务失败。
五、敏感资料必须先分级
大型文件往往包含更多隐藏信息，如历史修订、客户名单、嵌入对象和工作表隐藏列。上传前做病毒扫描、脱敏和权限确认，删除密码、密钥、身份证与无关个人信息。企业应规定哪些数据禁止进入外部AI服务，并让审计日志记录文件、操作者和用途。
六、上下文与费用仍然有限
即使附件入口不限大小，实际处理仍受模型上下文、检索工具和计算资源约束。要求模型总结整库可能需要多轮检索和较长时间。先生成目录和分批摘要，再汇总高层结论，通常比一次询问更可靠。任务还应设置时间和资源上限，避免后台无限运行。
七、验证引用而不是相信概括
让每个关键结论附文件名、页码、工作表或段落。随机打开原文核对数字和上下文。多个版本冲突时要求分别列出，不要让模型自行选择后隐藏差异。无法定位来源的结论只能作为待核实线索，不能直接进入正式报告。
八、建立文件生命周期
任务完成后决定文件是归档、继续共享还是删除。临时分析资料应按期限自动清理，授权撤回时同步删除缓存和生成结果。取消附件大小限制提高了便利性，也放大了误上传的后果。把最小数据、明确目标、来源核验和及时删除结合起来，才能安全使用大文件能力。
