Kimi熬不过豆包

文源：源Byte

作者：柯基的柯

一线玩家一出手，二线玩家抖三抖。

6月11日，字节跳动火山引擎甩出豆包大模型1.6，复杂推理能力直逼全球第一梯队；同期DeepSeek完成新一轮升级，R1模型升级到了0528版本。两大巨头的技术跃进形成夹击之势，曾以长文本称王的Kimi，需要找到自身合适的定位。

在去年，Kimi还是能跟豆包打得有来有回，Kimi因突破200万字上下文窗口引爆市场，相关概念股集体涨停，"甄嬛传十级学者"们狂欢着涌向这个新晋顶流。月之暗面用稀疏注意力机制筑起技术壁垒，一时风头无两。

一年后的今天，豆包1.6的复杂推理能力跻身全球前三；DeepSeek同期完成技术跃迁。两大巨头轻描淡写的一步，压缩了二线玩家的操作空间。

资本也正在用脚投票说明一切，二线大模型融资额缩水严重，投资人转头扑向巨头的生态链。技术代差、资源碾压、用户迁徙——这场博弈早从代码竞技场转移到千亿级资源的绞肉机。

当豆包、DeepSeek这类一线玩家不断拉升的底层大模型能力，Kimi这类二线玩家的自救窗口正加速关闭。

01

辉煌难续

时间倒回到并不遥远的2024年。

那时的Kimi，让200万字长文本处理从科幻变成现实。单月访问量激增9倍。办公室白领用它分析招股书，学术党用它啃文献，创投圈熬夜研报的咖啡杯堆成小山。

截图来源于Kimi官网

在处理动辄数十万字的长篇文档、财报、研报时，Kimi展现出的理解深度和信息抽取能力，确实领先于同期不少竞争对手。那时候的测评报告里，Kimi在长文本问答、摘要生成等任务上，常常作为国产模型的代表，甚至在特定场景下表现更优。它获得了多项行业荣誉。

那是一个充满希望的阶段，市场认为大模型的能力护城河足够深，不同厂商可以在不同赛道、不同技术点上找到自己的位置。人们津津乐道于Kimi如何“读懂”那些厚重的文档，如何从海量信息中精准提炼要点，这让它的名字和“效率工具”、“知识助手”紧密相连。

然而，游戏规则在2025年初被DeepSeek的爆发式崛起彻底颠覆了。DeepSeek不仅带动自家App月活用户数狂飙，甚至拉升了接入DeepSeek模型的腾讯元宝。据AI产品榜最新统计，3月Kimi月活录得2649万，落至国内总榜的第五位。

DeepSeek带来的改变，并不局限于技术层面的突破，更重要的是，它引发了行业对豆包、Kimi等AI应用此前靠“烧钱”投流来获客的质疑。

AppGrowning平台数据显示，2024年10月和11月Kimi的广告投放高达2.2亿元和2亿元，是当时国内AI大模型中投流花费最多的，它还曾因“20天烧钱1个亿”登上热搜。

当下，豆包这类背靠大厂的玩家，还能继续延用高举高打的“烧钱流”，据AppGrowing数据，从2024年第二季度到今年第一季度，豆包的投流金额分别为1.57亿元、2.14亿元、1亿元、1.38亿元。元宝更猛，投流金额分别为480万元、8500万元、1.1亿元、14亿元。

作为二线玩家的Kimi，若想继续留在牌桌上，更多依靠投融资市场的表现。截止到目前，Kimi尚未有进一步的融资举动。毕竟，公司创始人杨植麟本人与Kimi背后的公司月之暗面，卷入了一场公说公有理，婆说婆有理的股权之争当中，在客观上加大了融资的难度。

去年11月，杨植麟与联合创始人兼CTO张宇韬在香港遭前创业公司及其五家投资方提起仲裁。随后，金沙江创投朱啸虎接连发声质疑，双方展开多轮隔空回应。尽管当前暂趋平静，但这场持续数月的股权纠纷显然尚未画上句点，仍处于悬而未决的状态。

02

社区押注困局

面对节节败退的境况，Kimi并非束手就擒。它选择押宝社区。试图通过构建一个由用户驱动的社区生态，来弥补自身在技术迭代和资源投入上的不足。

4月14日，澎湃新闻曝出月之暗面的首个内容社区产品正灰度测试中，具体上线时间待定。

截图来源于月之暗面官网

逻辑似乎很清晰：让用户成为模型的共同建设者，通过海量的用户反馈来优化模型性能，通过社区成员的智慧来探索和拓展应用场景，甚至期待社区能够贡献数据和算力。

Kimi的社区一度显得颇为热闹，各类技术帖层出不穷，用户们分享着使用心得，提出改进建议，甚至自发组织了一些基于Kimi的应用探索。这在一定程度上维持了用户粘性，也为模型优化提供了一些原始素材。

然而，理想很丰满，现实却骨感。社区驱动的模式，在技术实力差距日益拉大的背景下，显得“远水难救近火”。

首先，用户反馈的专业性和系统性难以保证，大量反馈是功能建议或bug投诉，真正能够指导模型底层技术突破的高质量反馈凤毛麟角。

其次，社区生态的构建和维护需要投入巨大的运营资源，对于资金本已捉襟见肘的Kimi来说，这是一笔不小的开销，而且这种投入难以转化为立竿见影的技术进步。

更为关键的是，AI工具型产品存在着用户用完即走的特点，这与社区强调用户关联与互动的特质相悖。

有业内人士曾向媒体披露，AI工具助手与内容社区存在明显的断裂感，前者依赖技术性能，要拼底层大模型，而后者考验的是精细化的运营能力，如何让AI工具深度适配社区场景，如何在较长时间的“冷启动”中与其他已经成熟运行的 AI 产品的社区进行差异化竞争，都是月之暗面的核心考验。

值得注意的是，类似豆包、DeepSeek这类头部大模型几乎是以月为单位进行各类技术迭代的展示。以DeepSeek为例，V3 0324与R1 0528之间相差两个月左右。相比之下，社区反馈驱动的优化速度显得过于缓慢。社区策略或许能在一定程度上留住现有用户，但要以此为基础实现技术上的弯道超车或差异化突围，难度可想而知。

03

生存空间

豆包1.6和DeepSeek 0528的相继登场，以及它们背后所代表的技术迭代，正在绞杀二线玩家的生存空间。

Kimi的掉队，或是二线厂商生存空间被挤压的典型缩影。当头部模型在复杂推理、多模态融合、Agent能力上不断突破时，Kimi虽然在长文本等特定领域仍保持着一定的能力，但整体模型能力与头部差距正在拉大，且这种差距的弥补难度呈指数级上升。

算力成本已成致命枷锁。月均训练成本数千万，火山引擎却帮竞品压缩40%训练成本。成本差距在价格战中不断放大。Kimi的技术迭代速度因资金掣肘明显放缓。

毕竟，以目前行业内卷态势来看，融资节奏很难追上技术代差，二线公司需要反复向投资人证明生存能力，而巨头靠现金流就能启动下一代研发。某风投合伙人对源Byte指出：“现在评估Kimi要看它能否撑到下一轮，而不是技术指标。”

人才断层加速恶性循环。科技领域知名博主AI Dance披露，月之暗面近期再次出现核心人才流失现象。春节假期结束后至今，该公司已有三位产品经理相继离职或处于离职流程中，其中包括一位最早期加入的产品经理，该成员曾深度参与Kimi核心功能的研发工作。同时，技术团队也有动荡。

与此同时，一线玩家在加快抢夺人才的进度。根据腾讯的财报显示，2025年第一季度研发支出中，仅员工薪资福利就占了150.12亿元。就是因为，腾讯在AI领域大肆招兵买。最近，腾讯推出了“青云计划”招聘专项，将大模型作为投入力度最大的关键领域，为入选人才提供全面定制化的培养方案。

根据人才解决方案提供商翰德发布的《2025人才趋势报告》，目前国内AI人才的供需比仅为0.5，这意味着每两个AI岗位仅能匹配到一位合适的候选人。大厂高薪抢人的激烈程度也就不言自明。

此外，用户认知固化活成品牌诅咒。大多数用户仍将Kimi与长文本工具强绑定。这种刻板印象直接阻碍转型。比如，Kimi在金融垂类的高准确率容易被市场彻底忽视，市场教育成本高企不下。

也就是说，系统性困局没有单点解法，成本、人才、认知等多重绞索同时收紧。任何突围尝试都会触发连锁反应。降本则伤技术根基，转型则失资本支持，升级则遇人才瓶颈。这种闭环绞杀正在挤压二线玩家的生存缝隙。

未来，这场残酷的淘汰赛只会更加激烈。在资源、技术、人才多重压力下，诸多二线大模型公司或许不得不重新审视自己的定位，是寻求被收购、转型为垂直细分领域的小而美玩家，还是在某个生态体系内扮演边缘角色。缺乏核心竞争力的二线厂商，寻找在此时做出抉择。

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