出品 | 搜狐科技

作者 | 梁昌均

讓馬斯克高喊Impressive，讓華爾街驚呼DeepSeek2.0時刻，90后清華天才干崩美股登上熱搜……月之暗面最新發布的大模型Kimi K3，引發全球AI圈震動。

這款參數規模高達2.8萬億的模型，創造了國產模型的新高度，在全球評測榜單上拿到第三名，前端編程更是登頂全球第一，也從智譜手中奪回全球開源模型第一的名頭。

不少機構認為，這是中國大模型全面趕超美國大模型的信號，開源和閉源的差距從至少半年已縮短到兩三個月，甚至還有海外網友質問為什么這家公司的創始人楊植麟沒能留在美國。

新模型發布、瘋狂融資、推進上市，月之暗面在歷經迷失和靜默后，逐漸找回主場節奏。追求AGI是一場沒有盡頭的雪山攀登，但這家公司找到了自己的路。

國產模型跑出新高度

在史上最熱的WAIC開幕前夕（7月16日），月之暗面深夜發布最新模型Kimi K3。

今年第二次參與WAIC的月之暗面，展臺位置偏角落，延續藍色風格。搜狐科技探訪時，現場排起打卡領禮品的長隊，似乎并無太多人關心K3，但當時其已處于全球AI圈的焦點。

模型發布后，馬斯克評價“Impressive”，并透露正在研發2萬億參數模型，即將完成初步訓練且可能超過Kimi。月之暗面隨后與之互動，稱“歡迎加入2萬億+俱樂部”。

摩根士丹利認為，K3是中國大模型在模型規模、性能和定價上全面追趕美國領導者的信號。美國大模型企業也有點慌了，紛紛調整用戶使用限制，提高模型額度。

Claude發文宣布，最新Fable 5模型將自7月20起永久納入Max和Team Premium訂閱用戶，OpenAI重置Codex和 ChatGPT Work付費用戶額度。不少開發者表示：感謝開源的K3。

Kimi K3的發布，意味著中國開源模型的持續崛起。此前DeepSeek、千問、智譜、月之暗面、MiniMax等中國大模型輪流登頂全球開源模型榜單，此次K3則跑出新高度。

K3具備 2.8 萬億參數模型，擁有 100萬 token 上下文窗口，是全球首個開源的 3萬億級別模型，主打長程編程、知識工作和推理等場景。

官方評測顯示，K3整體表現僅次于目前最強的閉源模型Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol，穩定超過其他所有模型。

在第三方評測中，K3同樣表現突出。權威機構Artificial Analysis顯示，K3綜合能力全球第三。這是中國大模型有史以來最靠前的排名，并取代智譜GLM5.2成為全球最強開源模型。

在大模型競技場Arena發布的Fronted Code盲評榜單中，K3更是超越Claude Fable 5登頂全球第一，這是中國模型第一次在前端編程賽道拿下第一。

“我們過去常說，開源模型尤其是中國的開源模型，比目前最先進的模型落后六到九個月，但現在的差距大概只有兩到三個月了。”加州大學伯克利分校計算機科學教授伊翁·斯托伊卡（Ion Stoica）表示。

從不少開發者體驗來看，K3實際表現還不錯。有實測用戶向搜狐科技表示，前端網頁和編程能力很強，整體對得上目前排名，但部分細節還需自己動手檢查，消耗也明顯更快。

月之暗面也毫不避諱K3存在多個局限性，包括對歷史思考內容敏感，可能導致內容生成質量不穩定，同時過于主動，可能會做出非預期的決定等。

“Kimi K3總體上是一個非常有競爭力的模型，但與 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 相比，在用戶體驗上仍有一定差距。”月之暗面表示。

7月27日，K3完整權重將正式發布，全球開發者將持續掀起開源模型的Token風暴。

DeepSeek2.0時刻來了？

Kimi K3的發布，不僅成為AI行業焦點，還蔓延到資本市場，其再次引發投資者對巨額算力投資邏輯的質疑。

Arena榜單運營負責人表示，K3證明了高性能大模型不一定需要天價算力，或將倒逼投資者重新審視整個AI行業。

摩根大通則直言，K3的發布讓市場雪上加霜，“對DeepSeek 2.0時刻的擔憂令亞洲和美國科技股雙雙承壓”。

2025年初，低成本、高性能的DeepSeek-R1開源發布，引發全球AI圈震動，英偉達股價一夜暴跌17%砸出深坑，“DeepSeek時刻”由此誕生。

K3發布后，全球AI行情加劇震蕩。費城半導體指數承壓，英偉達市值一度被蘋果超越。智譜和MiniMax雙雙大跌，K3發布后的兩個交易日市值合計蒸發超3200億港元。

最新交易日，費城半導體指數反彈超5%，英偉達止住跌勢，重回全球市值第一。A股昨日也在利好刺激下大幅反彈，智譜和MiniMaxAI也迎來大漲，但今天又紛紛走低。

雖然K3所引發的市場震蕩幅度不及DeepSeek-R1，但從大模型技術路徑看，月之暗面和DeepSeek都走出了“中國特色”——如何在算力限制下通過系統創新持續提升智能水平。

高盛高管明確指出，這并非擴展定律失效，而是表明單純擴展預訓練算力不再是實現領先的唯一路徑，算力擴張時代可能已至盡頭。

“更值得深思的是，一家無法匹配西方最大規模預訓練算力的中國實驗室，如何通過架構創新、合成數據、強化學習和后訓練技術，迅速縮小了與頂尖美國模型之間的差距。”

這個答案并不模糊。早在2024年底搜狐科技參加的一場媒體溝通會上，楊植麟就表示，AI的關鍵詞是Scaling，但它并不是簡單得把模型做得更大就好，核心是找到有效的方法去Scale。

從Kimi K3本身看，其參數達2.8萬億，意味著能裝進更多知識，可以懂得更多、想得更深、答得更準，而背后關鍵在于模型架構層面的系統性創新，這些正是有效的方法。

有技術人士解析到，K3對深度學習沿用十年的三大組件——注意力機制、殘差連接、優化器，全部做了替換或重構。“這是一次系統性的架構賭注，也代表了從底層重新思考大模型架構的技術自信。”

具體來看，K3***用了月之暗面提出的KDA混合線性注意力機制（Kimi Delta Attention）、注意力殘差（Attention Residuals），從而優化解決了長上下文的計算效率問題，以及訓練過程中信息稀釋與不穩定的問題等。

同時，K3進一步擴大MoE的稀疏度，讓模型可以按需調用，再加上訓練方法和數據配方的優化，從而降低訓練周期以及算力與顯存占用，讓K3相比K2的整體擴展效率提升約2.5倍。

這些架構創新獲得了行業高度評價。“看來我們還沒把Attention is All You Need（Transformer 論文標題）這句話按字面意思理解透。”AI大神安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）表示，甚至有人認為這意味著深度學習2.0的到來。

月之暗面并未透露K3的訓練成本，但API價格明顯上漲，每百萬Token輸入2元（命中緩存）和20元（未命中緩存），輸出則為100元。

這相較上代模型K2.7均有提升，其中輸出價格更是增長2.7倍，是國內定價最高的模型，擺脫了開源模型便宜、低價的印象。但相較Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol分別高達50美元、30美元的輸出價格，K3仍保持明顯優勢。

高盛認為，中國開源模型的智能水平正達到面向全球擴散的臨界點，開始掌握定價權。過去靠性價比入場，現在告別“***價”模式，而是憑借前沿能力進入市場。

這也引發了頭部模型的不滿。OpenAI戰略未來負責人Dean W. Ball就發文稱，開放模型權重會削弱前沿模型的商業回報，降低企業繼續投入數百億美元訓練下一代模型的動力。

他因此稱，開源天然是一種減速主義力量，并預測美國可能會提高企業使用中國開源模型的合規門檻。這家轉向閉源的大模型企業，徹底公開地站到了開源的對立面。

顯然，隨著開源模型持續迭代，頭部閉源模型正遭受更大威脅。這不僅是技術的逼近，更是對其商業和估值敘事的進一步沖擊。從這個層面看，K3可以說是DeepSeek時刻的延續。

暫停訂閱背后的算力困局

在Kimi K3再次引發算力過剩論的質疑時，月之暗面則在其發布48后發文宣布暫停C端用戶訂閱，已有算力全部服務已訂閱用戶，并進行算力擴容。

原因很簡單，K3上線后火爆程度遠超預期，用戶請求太多，算力不夠用了，“面臨始料未及的算力挑戰，逼近現有集群的承載極限”，月之暗面選擇優先保障老用戶的體驗。

目前，月之暗面主要***購阿里云的算力，而吳泳銘此前表態服務器現有GPU等加速卡幾乎處于滿負荷運行狀態。要想找到足夠的可用算力，還需時間。

業內人士認為，K3雖然引發了對大模型預訓練算力擴展路徑的質疑，但這可能并不意味著最終算力需求將會減少，因為算力市場結構正在發生根本性改變。

花旗銀行分析表示，若中國開源模型持續逼近，美國前沿AI實驗室更可能增加而非減少算力投入，以維持差異化。

K3發布后，阿里發布2.4萬億參數的Qwen3.8預覽版，MiniMax被爆出將發布參數高達2.7萬億的M3 Pro模型，而GPT-6或達到6萬億參數。

可見，頭部玩家的參數競爭還在繼續，但國產模型則在探索擴展的新路徑——借助系統級架構創新，DeepSeek、月之暗面等推進成本和效率革命。

“訓練市場已經收斂到頭部幾家企業，都在朝著兩萬億甚至更高參數模型擴展，所需要的算力短期內不會減少，但這種一次性支出總體會放緩，而推理算力會指數級暴增。”

一位國產芯片企業人士告訴搜狐科技，其所在企業的訂單排滿，推理需求多于訓練需求，而H20已很難滿足推理需求，但受限于產能等，未來一兩年內國內算力緊張局面都難以緩解。

月之暗面提到，由于推理效率需要更大的高帶寬通信域，建議在64卡或更多加速器組成的超節點配置上部署K3。而在今年WAIC上，國產芯片產商紛紛推出超節點集群。

可見，這款2.8萬億參數的模型要完整跑通，并能夠支撐百萬長文本與多智能體并行任務，需要更高的算力運行成本，遠高于上代模型 Kimi K2的16卡要求。

這背后是大模型的杰文斯悖論——技術進步可以提效降本，但最終需求的增長，反而會導致***消耗不降反升。大模型用的越多越虧，算力成本和Token產出將是一場拉鋸戰。

從最近智譜、MimiMax合計高達400多億的再融資看，算力依然是投入主力。而這些算力，可能更多還是用于滿足推理需求和Token的爆發。

最新消息稱，智譜已落地1GW級國產AI算力數據中心，并完成國產AI異構算力軟件公司中科加禾的收購，從算力規模和效率兩方面加速布局，這帶動智譜昨日暴漲37%。

今年以來，月之暗面也在瘋狂融資。媒體報道稱，其即將完成新一輪估值315億美元的融資，***上市前再以投前500億美元估值開啟新一輪融資，并最快在半年內港股上市。

形勢催人變，此前曾表態不著急上市的楊植麟，如今看來也不得不加速了。返回搜狐，查看更多