北京时间11月11日凌晨，月之暗面创始人杨植麟与联合创始人周昕宇、吴育昕在知名论坛Reddit集体上线。在这个全球技术极客聚集地，三位首次同时露面，就上周发布的K2 Thinking模型开启了一场长达数小时的线上AMA（线上问答）。
图片来源：论坛截图
《每日经济新闻》记者了解到，在交流中，杨植麟不仅回应了关于训练成本、技术路线等方面的问题，还透露了下一代K3模型的研发方向。“KDA（Kimi Delta Attention，一种线性注意力模块）是我们最新的实验性架构，相关想法很可能会在K3中使用。”他表示，“我们希望在K3中融入重大的架构变革并开发新的能力。”
当被问及开源策略这一核心问题时，杨植麟的回答显得既理想化又坚定：“我们拥抱开源，因为我们相信AGI（通用人工智能）应该引导大家走向团结而不是分裂。”
这场线上对话在业界看来，展现了中国AI（人工智能）企业正以更加开放、成熟的姿态融入全球技术生态。此前的7月，美国知名编程器Cursor开始全面禁止来自中国的IP调用Claude等模型。受此影响，Kimi K2调用量一度大幅上升。
本次线上问答还透露了哪些技术路线？中国大模型厂商在全球赛道上有着怎样鲜明的分野？
K3计划引入重大架构变革
11月6日晚间，月之暗面旗下Kimi大模型发布了Kimi K2 Thinking，并称其为“Kimi迄今能力最强的开源思考模型”。
Kimi官方表示，Kimi K2 Thinking是基于“模型即Agent（智能体）”理念训练的新一代Thinking Agent，它原生掌握“边思考、边使用工具”的能力。
而Kimi K2 Thinking得到外界瞩目的原因在于其“能打”的实测成绩。据官方披露，Kimi K2 Thinking在“人类最后的考试”（Humanity’s Last Exam）、自主网络浏览能力（BrowseComp）、复杂信息收集推理（SEAL-0）等多项基准测试中表现达到SOTA（当前技术水平的最前沿）水平。
在“人类最后的考试”测试中，Kimi K2 Thinking的得分为44.9%，作为对比，Kimi公布的同场测试中GPT-5（High）的成绩为41.7%。
同时，长思维链能力也成为K2 Thinking备受关注的焦点。据介绍，该模型能够连续执行200至300次工具调用来解决复杂问题，保证任务连续性。而实现这一能力并非一帆风顺。吴育昕在回答中坦言，支持“思考-工具-思考-工具”的交错执行模式是其中一大难点，这种模式在大语言模型（LLM）中仍属较新行为，需投入大量工程才能有效实现。
对于“如此长的推理链如何保持稳定性”这一疑问，杨植麟进一步阐释了技术实现路径：“我们采用端到端的智能体强化学习训练K2 Thinking，这使得模型在数百个步骤的工具调用过程中，包括检索在内的每个中间环节都能保持良好的性能。”
值得一提的是，针对外界关心的训练成本传闻，杨植麟也首次做出澄清。
他表示，广为流传的“460万美元”并非官方数字，真正的训练成本很难量化，因为主要部分是研究和实验。
吴育昕透露，K2 Thinking是在配备了Infiniband的H800 GPU（图形处理器）集群上完成训练的。尽管在算力规模上不占优势，但团队“把每张显卡的性能都压榨到了极致”。
本次问答中下一代K3的蓝图也已初现轮廓。
杨植麟透露，团队正计划在K3中引入重大的架构变革。“从历史经验看，混合注意力机制在长序列任务中往往难以超越完全注意力机制。而我们在KDA架构上的实验表明，它在所有评估维度上都展现出性能提升，包括长序列输入输出的强化学习场景，同时保持了线性注意力机制的效率优势。因此，K3很可能会采纳相关的设计理念。”
除了架构革新，团队还透露正在开发视觉语言模型（VL）。并且在文本模型方面，Kimi曾尝试过1M上下文窗口，但因当时服务成本过高而未能推行。随着技术进步与成本优化，团队表示未来将重新考虑引入更长的上下文窗口。
中国开源应用生态正在形成
在全球AI竞赛中，国产大模型正凭借技术实力与开源策略，在国际舞台上赢得越来越多的关注与认可，同时也面临来自市场与地缘政治的挑战。
本次问答中，一位海外用户分享了他的两难处境：其公司虽然认可Kimi模型的出色能力，但因其为“中国大模型”，出于潜在风险考量，不敢在生产环境中部署。
对此，吴育昕回应，完全理解这类担忧。虽然“封禁”风险常常超出企业的控制范围，但开源模式正是化解此疑虑的有效途径——企业可以通过自行部署掌握控制权。他坦言：“我们期待一个更加互信的技术世界，但这需要时间。”
杨植麟则从更宏大的愿景出发：“我们拥抱开源，因为我们相信AGI应该要引导大家走向团结而不是分裂。”
吴育昕（上）和杨植麟（下）在论坛中的回复 图片来源：论坛截图
这种以开源构建信任、以技术连接世界的策略，正在复杂的国际环境中显现成效。
今年7月，当美国知名编程工具Cursor全面禁止中国IP调用Claude等模型后，市场迅速做出了选择。据平台OpenRouter数据显示，Kimi K2的调用量随即大幅攀升，与同期发布的Grok4登上增长榜前两名，日处理量突破100亿Token（大模型处理文本时的最小单位）。其API（应用程序编程接口）价格仅为Claude Sonnet的五分之一，展现出性价比的竞争力。
这样的增长势头并非孤例。10月27日，国内另一家AI独角兽MiniMax发布的开源文本模型M2，在权威测评榜Artificial Analysis中冲至全球总分前五、开源模型第一，实现了中国开源模型的历史性突破。更引人注目的是其成本效益：M2的综合成本低至每百万Tokens约0.53美元，约为Claude 4.5 Sonnet的8%，且推理速度近乎其两倍。
在技术路线上，国内头部模型公司已呈现出清晰的差异化发展路径：MiniMax M2主打极致性价比与高速推理，致力于构建丰富的多模态应用生态；而Kimi则持续专注将长文本处理和深度思考能力推向极致，探索大模型的能力上限。
面对与OpenAI等巨头的竞争，周昕宇幽默回应：“我们也不清楚OpenAI为何如此烧钱，这恐怕只有萨姆・奥尔特曼本人知道。我们有属于自己的方式和节奏。”他强调，公司的核心使命始终是寻求从能源到智能的最佳转换，未来将继续专注于提升智能本身。
对于外界翘首以盼的下一代模型K3，杨植麟的回答充满期待：“在OpenAI建成千亿级美元数据中心之前，K3会推出的。”