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标题: 杨植麟摸着DeepSeek过河 [打印本页]

作者: tsB16T 时间: 前天 14:32
标题: 杨植麟摸着DeepSeek过河

K2发布繁华得像团建，与月之暗面过去半年的沉默构成鲜明对比。

文｜邓咏仪编辑｜苏建勋
发布开源模型K2一周后，Kimi惹起的全球热潮还在继续。

7月11日，月之暗面（Moonshot AI）开源了万亿参数的MoE模型Kimi K2。这是一个参数高达1T，激活参数32B的MoE模型，包括两款开源模型版本Kimi-Base和Kimi-instruct。

K2是个“偏科”选手，擅长编程、智能体类的义务。在Kimi公布的测评结果中，Kimi K2在自主编程、工具调用和数学推理三个维度的表现上，都超过了同为开源模型的DeepSeek-V3和阿里Qwen3。

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△图源：Kimi

Hugging Face数据显示，开源一周后，K2下载量累计超过10万，还在疾速攀升中。在大模型威望竞技场LMSYS中，K2-Instruct曾经冲到总榜第四，仅次于GPT-4o、Claude-3.5、Gemini-1.5-Pro。

马斯克在推特上转发了的OpenRouter趋向数据显示，K2的在一周内攀升至全球趋向榜第二，仅次于Grok 4。

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△图源：Twitter

月之暗面这次没有选择大规模营销，而是在用一种全新的方式开源。

K2发布后，Kimi的算法工程师、研讨员，在推特、小红书、知乎上积极分享K2的工作和技术，回复用户疑问；Kimi的官方推特也在不间断地刷屏，转发社区里对K2的赞誉和建议。

热情的互动引来了更多的“自来水”。Hugging Face结合创始人Thomas Wolf就对Kimi K2大加赞赏，表示开源模型正在应战最新的闭源权重模型。

发布繁华得像团建，与这家公司过去半年的沉默构成鲜明对比。

过去两年，Kimi阅历了一场过山车般的坎坷：几乎是最后一个推出ChatBot助手Kimi，但是仰仗着长文本和出圈的策划一炮而红，成为最先出圈的大模型运用产品。

但2025年，几乎一切模型厂商，都被横空出世的DeepSeek打得失语。追逐AGI，证明本人还有技术实力，变成了一切厂商要做的证明题。

曾经拥有梦境末尾的Kimi，在往年来了个猛转弯：To C的Kimi运用中止投流，专心主攻模型。去年曾经试水的Ohai、Noisee等其他C端运用，以及Kimi在多模态上的尝试也迅速暂停。这也让它遭受的质疑更猛烈——是不是放弃了预训练？中止投流后，To C运用放弃了吗？

冬眠半年，Kimi需求一场翻身仗。K2的发布，就是回归AGI主线的一种宣言。
“又一个DeepSeek时辰”

K2发布，曾经惹起了全球开发者社区的震动。7月16日，著名的《Nature》杂志发文，表示K2的发布为“另一个DeepSeek时辰”，足见其赞誉。

为什么K2的发布如此重要？简单来说，由于K2把DeepSeek形式再走了一遍：主打高功能、低成本，而且真开源。最重要的是，端出了真的好东西。

K2是个功能强悍的模型。它很专注，目的明晰——就是为了智能体（Agentic AI）而生。

一位Kimi的算法工程师Justin Wong在博客里说：Kimi希望把人与AI的交互方式，从chat-first变成artifact-first，即交付一个详细的交付物（比如一个3D模型、一个表格），而非交付一段聊天上下文。

用大白话说，就是要真无能活，不只是纯聊天了。

了解了这点，才能了解Kimi在模型训练道路上的诸多选择。

DeepSeek R1发布时，更多注重思索、推理才能，在发布后相当长一段工夫才加入工具调用功能。而K2并没有像DeepSeek R1那样带上推理形式（如展现思索过程），虽然也着重提升了风格化写作才能，但并没有过多强调。

K2最看重的还是Agentic（智能体）才能，把提升“自主运用工具、完成义务”的才能，放到最高优先级。“这在整个范畴里是一个非常稀有的选择。”一位从业者评论道。

更详细地说，K2把优化的重点放在了：根据聊天的上下文，调用外部的工具，要让调用速度更快，完成义务的质量更高——比如阅读器、PPT、Excel、3D绘画软件等等。用户也可以接入owl、Cline、RooCode 等 Agent/Coding 框架，来自主编程。

所以，在K2的运用案例中，你可以看到，直接输入Prompt，不用怎样等K2“思索”，K2就迅速生成3D旋转地球模型、生成PPT、生成昼夜循环的山川峡谷3D景观、3D粒子星系、买卖看盘等等。

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△Prompt: Create a 3D HTML mountain scene with cliffs, rivers, and day-night lighting. Supports drag/zoom, animated transitions, realistic gradients, and toggleable contour lines... (创建一个 3D HTML 山脉场景，包含悬崖、河流和昼夜光照变化。支持拖动和缩放、动画过渡、真实感渐变色，并可切换等高线显示...) 来源：Kimi

把13万行的原始数据丢给 Kimi K2，可以帮你分析远程办公比例对薪资的影响，分析分明差异，自动生成统计图表与回归模型解读等等，用一致颜色做出小提琴图（violin plot) 、箱线图（box plot）、散点图（scatter plot）等专业图表，整理成报告。

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△来源：Kimi

K2的另一个核心贡献在于，把模型的训练和运用成本又拉到了一个地板价，同时还保持着接近Claude主流模型的功能，主打一个性价比高。

Kimi K2 API的定价是：每百万输入tokens 4元，每百万输入tokens 16元；直接和异样主打编程的Claude 4 Sonnet（每百万输入3美元，每百万输入15美元）的API价格相比，全体成本可以下降超过75%。

别小看这75%，如今AI编程曾经成为创业赛道的“明牌”，赛道里包括Cursor等头部AI编程公司估值曾经迅速降落。截至2025年6月，Cursor的ARR（年度常常性支出）已打破5亿美元大关，相较于4月中旬披露的3亿美元，短短两个月内飙升了60%。

开发者会实真实在用脚投票。K2一出，Hugging Face的下载量涨得飞快，K2很快就登上了OpenRouter的趋向榜周第二，开发者频频吐槽为什么API还这么慢，用不上。

K2如今并不完美，输入的结果还是会有不足之处，比如Token输入比较啰嗦，代码质量和顶尖的Claude相比还是有差距——但架不住它性价比高。很多博主的测试案例中，普通程序员写一天代码也就几块钱，大大降低了AI编程的算力运用门槛。

性价比高，也源于Kimi一些原创性的创新。

Kimi从训练阶段引入了新的优化器Muon，取代了原来主流的AdamW优化器，在不同Llama架构模型上，Muon的算力需求只要AdamW的52%。

优化器是大模型里的一个核心组件，决议着在训练时的模型参数如何调整。优化器优化得越好，模型在异样的硬件环境下跑得更快、更稳，换种角度说，也更节省了算力。

这可以说是一场技术冒险。Muon本来是一个比较前沿的优化器方向，甚至没有发表正式论文，以前只在小型模型上训练成功过。但Kimi选择将Muon扩展到万亿参数去尝试，并且处理了大规模训练下的很多技术难点，让Muon成为这次K2发布最受尊重的工作之一。

在公司门口放钢琴、公司名字用传奇摇滚专辑命名，这看起来是很朋克。但在宏大的市场压力下，专注在一个方向，把一个新技术架构直接上到万亿参数去训练，用真金白银去试，还成功了。

这才是真的朋克。
六小龙没有回头路

从K2发布的细节看，DeepSeek在全球形成的影响仍在持续。

往年1月发布的DeepSeek R1是全球AI叙事的分水岭。在那之前，国内无论是大厂，还是AI初创，大家都在卷AI运用，争夺用户和留存。

Kimi曾经在2024年做过一波激进投流，和字节的豆包对打。但投流、增长是在大厂温馨区里的事情，Kimi很快就显得力所能及。2024年11月，豆包宣布MAU过亿，在国内一时风头无两。

很快，这些成果都被DeepSeek R1迅速超越。

DeepSeek之后，无论是大厂还是初创，大家都构成共识：追求模型才能提升才是最重要的事。国内To C运用的战场上，几乎就剩下元宝、夸克和豆包在厮杀。

如今商业化曾经是个有点悠远，且不是最重要的成绩了。面对在模型和运用上都在All in的大厂，留给大模型初创的路几乎只要一条：开源，和攻克最难的成绩。

前不久的36氪Waves大会上，真格基金合伙人戴雨森在谈到Kimi与Minimax时曾说： “一年前，大家比投放、比用户，比投放，其实是大厂的机会。如今则回到技术前沿，回到强认知，我置信反而更合适以技术大牛为核心的创业团队。 ”

六小龙们都做出了本人的选择。DeepSeek R1的冲击后，各家呈上的答卷，实则表明了一种道路的分野：Kimi曾经有点像Anthropic，主打提升编程、智能体的才能；Minimax和阶跃牢牢抓紧多模态；智谱则是走更本土、To B/To G的道路；百川选择继续做医疗模型；01早已宣布不再做超大基础模型迭代，转而专注在大模型落地上。

此前，Kimi在海外知名度有限，但K2的爆火曾经带来真实的报答：全球开发者圈子里末尾关注起Kimi，有人末尾研讨CEO杨植麟的过往阅历。开发者们喜欢这个充满朋克文明的团队——Kimi团队成员在小红书、推特展现公司里以传奇乐队命名的会议室，也会在Twitter坦承“如今K2还不完美，infra还有很多不足，正在加班加点修复。”

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△来源：Twitter

而更早之前，在Kimi专注提升模型才能，推出包括深度研讨等产品后，其实也反哺到了产品上：Kimi的Web端数据从6月末尾反弹，访问量环比增长30%。

某种程度上，开源和朋克有着异样的肉体内核，自在、开放、尊重技术，这是如今AI圈子里最强势的"留意力货币"，不只能建立名声、展现信仰，还有招徕人才——这才是AI初创如今最焦急的事。

K2发布后，一位Kimi研讨员曾经在博客里提到：“ 2025年，智能的下限依然完全由模型决议，作为一家以AGI为目的的公司，假如不去追求智能的下限，那我一天也不会多呆下去。”

追求AGI看似是一条窄路，对还在这条路上的初创公司而言，还是一条羊肠小道。

只需足够专注。

封面来源｜视觉中国
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