很多個“楊植麟”，組成了月之暗面。

文｜《中國企業家》記者 王怡潔

見習記者 孫欣

編輯｜何伊凡見習編輯｜李原

圖片來源｜視覺中國

“在月之暗面（以下簡稱‘月暗’），天才也是分三六九等的。”月暗前員工宋凱對《中國企業家》說。用公司的說法是，“Kimi無閑人”。

宋凱將月暗的文化概括為“和諧的暴躁”，技術大佬之間溝通直率，也充滿壓力。他們“坦白、激烈、高效”，會當面批評同事，也會把建議無情斃掉。交鋒中，“你這個傻X”照樣會從天才的嘴里冒出來。十幾分鐘后，一切又能像沒發生過。

但他認為在月暗“別人‘噴’你，都是有理由的”。令人厭惡的“摘桃子”現象不可能出現。這里人效比極高，“大廠里三五十人團隊干的事，在Kimi可能就兩個人做”。

雖然大模型公司往往天才“扎堆”，但月暗仍有獨樹一幟的氣質。“（他們）文化更統一、人員更精簡、追求更純粹。”一位接近月暗的投資人對《中國企業家》說。

2024年底，楊植麟曾因Kimi的激進投流以及與投資人朱嘯虎的官司，被推到風口浪尖。2025年初，月暗的新模型又被DeepSeek-R1打亂了發布節奏。

上半年，月暗一度淡出公眾視野，Kimi的C端月活也不斷下滑。據QuestMobile數據，截至2025年9月，豆包MAU突破1.72億，DeepSeek為1.45億，Kimi的MAU僅為967萬。

但到7月，Kimi-K2模型的推出，讓人們重新見到了楊植麟的技術底牌。K2在編碼、Agent、數學推理任務均表現驚艷，更在各類基準性能測試上拿下SOTA成績。

9月開始直到11月，Kimi又相繼發布Agent模式“OK Computer”；混合線性注意力架構Kimi Linear；月暗的首個推理模型K2 Thinking——這些產品因各自的技術原創性，獲得了業內好評。

美國知名企業家、硅谷投資人查馬斯表示，已將大量工作從Grok遷到Kimi K2。美國《自然》雜志用“又一個DeepSeek時刻”來形容K2的表現。

月暗絕地反攻如何完成？上半年，“大模型六小虎”的核心團隊發生不同程度的動蕩，但月暗的聯創與技術梯隊整體穩定。

雖然叫停投流，選擇在“模型即產品”上孤注一擲，讓月暗增加了商業化未知數；但在投資人眼中，楊植麟對AGI的偏執，仍讓其成為被追逐的標的。

近日媒體獲悉，月之暗面正在進行新一輪融資，規模大約在6億美元，投前估值約38億美元。前述投資人對《中國企業家》證實了月暗新融資“即將關閉”的說法。“他們去年從阿里拿到了很多現金，但在算力、人才消耗上，每年的花費還在10億~20億元級別。”

“全球現在可以提供底座能力的廠商越來越少，大家都在收斂，技術寡頭會更有機會贏得超額利潤的未來。團隊有技術理想主義，對沖擊AGI更加堅定。雖然他們有過商業化的波折，仍然是很稀缺的資產。”

聚焦絕對性能

回頭看，DeepSeek-R1的上線，既給月暗帶去了壓力，也是其重新聚焦技術長板的分水嶺——R1上線前，Kimi還沉浸在投流大法中。

據《中國企業家》了解，Kimi的投流由張予彤主導，員工將她形容為精力極其旺盛，好像“永動機”。2024年10月、11月，Kimi的月均廣告投放金額超過2億元。彼時抖音已開始全力扶植豆包，向Kimi封鎖渠道。Kimi只好猛攻B站，把CPA（用戶轉化人均成本）報價從年初的30元拉到了50元。

“那時互聯網流量越來越貴，Kimi有趁著品牌紅利期，占領先發優勢的考慮。”前述投資人對月暗去年的商業化沖刺表示理解。

但DeepSeek-R1未用任何營銷，便成為國民應用的表現，讓楊植麟警醒。2025年2月中旬，他親自叫停投放，將目光聚焦于基礎算法和模型能力的升級與突破。本來Kimi-K2計劃在2025年上半年發布，路線也跟DeepSeek的強化學習一致，但被R1意外“截胡”后，楊植麟將模型優化目標更多對準了Agentic能力。

經過近半年攻堅，月暗用連續發布一系列模型和突破技術，重回大模型牌桌。

2025年7月11日，月暗發布Kimi-K2“超大架構”模型，參數高達1T。目前，全球有實力研發1T參數的大模型公司屈指可數：除了海外的OpenAI、谷歌，僅有阿里的Qwen3-Max、螞蟻集團發布的百靈大模型Ling-1T，達到了萬億參數。

9月底，月暗灰度測試Kimi的Agent模式“OK Computer”。

10月31日，月暗開源混合線性注意力架構Kimi Linear。依靠在混合線性注意力上的重要突破，該架構對算力成本實現了極大程度的降低，并能在短上下文、長上下文、強化學習擴展機制等場景中，超越同梯隊全注意力機制模型的表現。簡而言之，能讓用戶“花小錢，辦大事”。

曾在混合線性注意力這條路上試水的公司不止月暗。MiniMax的M1模型、通義千問都曾在這條路線上摸索。參與月暗技術論文創作的MIT在讀博士楊松琳在采訪中表示：MiniMax的M2模型或由于對“多跳推理”的測試不足，又退回了全注意力機制。

而月暗完成了突破，核心在于對線性注意力模塊Kimi Delta Attention（KDA）的設計，在每3層KDA中，插入1層全注意力層；并通過更細粒度的門控機制，更有效地利用了有限狀態下的RNN（循環神經網絡）內存。從而確保性能不掉點的情況下，最大程度節省算力。

相比月暗，DeepSeek采用的是“稀疏注意力機制”。近期，DeepSeek也為行業提供了一種新思路——OCR路線研究（純像素輸入模型），把文字渲染成圖片，用視覺模態當壓縮媒介。

有趣的是，月暗的研究員對DeepSeek的設計不以為然。

“我個人覺得有點太刻意了。我更傾向繼續在特征空間（Feature Space）里下功夫，去找到更通用，并且與具體模態無關（Modality-agnostic）的方法，來提升模型效率。”11月11日，月之暗面聯合創始人吳育昕在社交媒體平臺Reddit的有問必答（AMA）活動上，如此評價DeepSeek。

11月6日，月暗又發布了K2系列的首個推理模型Thinking。相比于海外OpenAI動輒數千萬美元的投入，該模型訓練成本據傳僅為460萬美元。

在技術層面，Kimi K2 Thinking最引人注目的是在后訓練階段加入了“量化感知”，對MoE組件應用進行INT4權重量化，而非大多數產品使用的FP4精度。

這一技術創新除了提升生成速度之外，對推理硬件的兼容性更強，對英偉達低端GPU和國產加速計算芯片，也更加友好。

雖然對460萬美元這個數字，楊植麟和兩位聯合創始人都下場辟謠：訓練成本很難量化，其中很大一部分用于研究和實驗。但INT4的創新帶來的成本優化，是顯而易見的。月暗表示：該模型是在有限數量的H800 GPU上訓練而來，他們“把每一張卡都利用到了極致”。

“最近日本客戶對月暗的產品關注和美譽度很高。他們的技術一直維持在高水平，且持續發布，價格又足夠便宜，已經形成了很好的品牌調性。”前述投資人說。

i人公司、i人模型

蟄伏半年，月暗為何可以沖出重圍？這由模型行業的人才特性決定。“這是個高精尖科技領域，堆人是沒有用的。沒有一個天才帶隊，來多少高級人才都沒用。”

今年6月，meta在硅谷開出了“1億美元”年薪，瘋狂挖角OpenAI的員工。但短短幾個月，被挖走的人又紛紛離開meta，讓挖角變成了一場鬧劇。

“meta超級智能實驗室號稱有3000人，但多數都是做輔助工作。核心團隊就44個人，真正能主導技術路線的，應該只有幾個人。”一位大模型投資人對《中國企業家》談道。

與互聯網、電商等不同，人工智能的高級人才不會單純被“鈔能力”打動。越頂尖的專家，越需要愿景和志同道合的團隊。這也讓科技領袖的學術號召力、師門傳承，在模型公司的人才招攬中變得格外重要。

對月暗來說，最寶貴的資產便是楊植麟本人。他畢業于清華大學計算機系，獲得卡內基梅隆大學計算機博士學位，師從蘋果公司現任AI負責人Ruslan Salakhutdinov。

在清華大學求學期間，楊植麟便是一位學術風云人物，拿遍了國內外各類獎項。他后來也曾在清華任職講師，“楊（植麟）老師的《自然語言處理（NLP）》課在學生中很有名。”一位清華姚班的畢業生告訴《中國企業家》。

學術成績之外，楊植麟對AGI的追求，也被視為“追求技術理想”的代表。“他非常有號召力，如果覺得清華某個實驗室的研究課題好，會把實驗室‘連鍋端’到月暗。”宋凱說。

天才的聚集，讓月暗保持著簡潔、高效的組織文化。“大家開會前先把文檔對齊，每人只說幾句話，大家就散了。”當然，簡潔也因為大模型創業容不得“摸魚”。“除了算法之外，底層基座、前后期數據的每一個環節，如果誰掉了鏈子，會很明確地感覺出來，一個人就可以拉崩整條供應鏈。”

“有些模型創業公司除了技術文化，已經開始有商業化、增長，乃至官僚的幾種文化混雜，但月暗的文化還是比較純粹。”前述投資人說。這也讓月暗對于員工和技術“大神”，有相當的容忍度。

例如，Kimi的關鍵人物之一蘇劍林，在內部被稱為“蘇神”。他提出的RoPE（旋轉位置編碼），以簡潔的數學形式解決了Transformer在處理長序列時的位置信息問題，既保持了計算效率，又實現了更好的外推能力，如今已是絕大多數大語言模型的標配技術之一。因此，“蘇神”也是月暗里唯一可以居家辦公的員工。

考慮到研發人員多為“i人”，月暗還專門設計了一個點菜機器人。員工們將周圍的外賣分類到“難吃”“一般”“可以吃”“好吃”等，由機器人幫員工決定中午吃什么。

月暗文化的特別之處還在于，楊植麟并不是個“書呆子”。他在清華讀書期間，便和聯合創始人、算法負責人周昕宇一起組過搖滾樂隊。如今月暗的會議室，也以各種知名樂隊命名。創始人的趣味投射到產品中，也讓Kimi與市場的效率產品相比，更具極客和文藝的風味。

科技博主“海拉魯編程客”認為，K2的產品頁面設計極簡，“國內大模型廠商開始在頁面添加推薦產品，但K2仍然克制。”

對于競爭對手，月暗有其獨立的價值觀判斷。海拉魯談到月之暗面的相關職位描述，面試問題之一是：“請說出Claude Code為什么不如OpenAI的Codex。”當多數技術人員更推崇Claude Code的極致效應時，月暗的觀點與海拉魯的判斷一樣：“在編程能力上，Claude是一個很懂技術的產品經理，但Codex是一個真正的軟件工程師。”

有用戶表示，K2在輸出答案時“絕不諂媚”的特點讓他們覺得有趣。“問K2 Thinking我帥還是吳彥祖帥？”K2 Thinking會有理有據地，將“為何吳彥祖帥”的推理過程展示出來。

這種不拍馬屁的人格，是月暗團隊刻意設計。為此，團隊在預訓練階段編碼了先驗知識（Priors），又在后訓練（Post-training）階段為其增添了獨特的“風味”（Flavor）。

為了確保K2的智能“上限”，月暗在大模型追求效率之時，也反其道行之。許多用戶反映：K2-Thinking思考很慢，有時比同類產品甚至要慢5～10倍。

月暗對此解釋：目前版本優先確保性能和準確性，在推理階段更細致、更耗時。“我們故意保留了更長的思考路徑，犧牲了些速度，是為了讓模型能真正完成復雜推理。”雖然未來，團隊有可能會優化“令牌效率”（token-efficiency），讓 Kimi “想得少一點，答得快一點”。

商業化仍是難題

“往山頂，我們又走了一段距離。”K2發布后，楊植麟對著媒體回顧了他這一年的感受時總結道。

2024年曾與月暗齊頭并進的“大模型六小虎”，MiniMax和階躍星辰抓緊多模態；智譜扎根本土，走to B/to G的路線；百川智能和零一萬物減少了基礎模型迭代，專注于場景落地。越來越多公司放棄了對基座模型的追求，行業不需要那么多“基座”也成為共識。

對手在減少、賽道在集中，競爭卻沒有變得更容易。攀登技術高峰的同時，更殘酷的商業化命題擺在眼前。如何活下去，楊植麟也在尋找答案。2024年月暗投流掀起軒然大波，也證明楊植麟并非不問世事的天真極客。

2024年6月，月暗決定：要用巨量投入，快速獲得市場，占領用戶心智。據《中國企業家》了解，彼時月暗覆蓋了大量渠道，“渠道商的數據也五花八門”。

在瘋狂砸錢、沖刺數據的背景下，月暗在2024年9月前后，使用量明顯領先對手。同時，公司內部也爆發出了大規模的渠道商欺詐事件。很多人給月暗送“假料”，讓楊植麟蒙受了巨額損失。

到2024年12月，月暗一度準備啟動面向專業用戶的會員結合API調用的商業化計劃，與更優質的機構和個人合作。但彼時，朱嘯虎對月暗發起訴訟，將計劃打斷。

今年2月，DeepSeek-R1上線后，讓月暗痛下決心，砍掉了“幾乎70%的投流”。楊植麟也從騰訊挖來了付強任技術副總裁，負責增長開發，“教團隊如何用系統、體系化方法做增長”。

只保留最基礎的營銷后，月暗更聚焦在極客群體中的影響力。據悉，K2模型發布時，月暗未如過去一般高頻直播，而是選擇更多在社區運營，讓技術研發團隊在即刻、知乎、小紅書上分享觀點。

不過這些并不意味著，月暗破解了商業化難題。一方面，Kimi模型龐大，固然架構創新、技術優化可以降低部署成本，但客戶的存儲、傳輸成本仍然不低。另一方面，放棄投流后，Kimi的C端量級還在與大廠拉開距離。

2025年9月，Kimi開啟了會員付費訂閱，將Kimi-reseahcher、OK Computer等能力打包分層，設置了49 元/月、99 元/月、199元/月三檔付費模式。但外界認為，Kimi按照請求次數來計費的方法顯得“性價比不高”。對此，月暗回應：這符合他們的后端成本結構，也表示將考慮改進（比如按提問或按字數計費）。

與大廠纏斗，畢竟是一場非對稱戰爭，“這是創業公司很難完成的事。”投資人士告訴《中國企業家》。智譜AI近半年完成了多輪融資，估值已達到400億元。MiniMax不久前也剛完成一筆3億美元融資，估值達到300億元。月暗融資后，是否將發起IPO計劃，楊植麟還有一些時間思考。

當下，他的做法是，先用技術突破獲得資本市場認可，同時繼續向AGI行進。

目前，月暗已經在思考用“模型訓模型”的可行性。8月，楊植麟在采訪中談到，希望K2能參與到K3的開發。而K3是否會突破語言大模型進入多模態？月暗給出的答案是：公司已在研究K2的VL（視覺-語言）版本。

（文中宋凱為化名）