Kimi与DeepSeek开始换打法了吗

一个意外出圈的模型，一支新成立的产品团队。

作者丨李娜

编辑丨岑峰

受访者周宁（化名）向我们谈起为什么加入Kimi时，给了一个挺有意思的理由：“感觉 Kimi 还是有很多可以 storytelling 的地方，而 DeepSeek 给人的感觉更极客，甚至有点 nerdy。(对外表达欲低，行事非常低调)”

这大致符合外界对两家公司的印象。

Kimi似乎总能为新模型找到一个鲜明的技术故事：从最早的长文本，到Coding、前端开发，再到最近的K3.1发布的宣传3D能力，月之暗面习惯用具体场景解释技术进步。DeepSeek则是另一种气质。梁文锋更愿意谈原创研究、模型架构和训练效率，公司很少进行大规模宣传，但R1让这家研究型公司的名声传到了全球开发者社区之外。

变化从今年10月开始。DeepSeek成立产品部，随后启动Super-agent架构探索；11月初，DeepSeek Harness正式入驻B站，向普通用户演示如何通过对话创建插件。曾经依靠模型能力和开发者口碑获得关注的DeepSeek，如今开始主动展示产品、经营用户和社区。

两种不同的公司文化，正在同一场技术竞争中彼此靠近，也各自调整。

01

“Taste”与“克制”，两种技术理想

今年1月，杨植麟在AGI-Next前沿峰会上谈到了模型的“Taste”。在他看来，做模型的过程也是在创造一种世界观，智能不像电力和货币那样能够完全标准化，不同的人对于什么是好的智能有不同理解，模型因此还有很大的差异化空间。

Kimi的“Taste”文化

几个月后，梁文锋在一场投资者闭门交流会上反复强调的则是“克制”。他认为，AI未来能够创造的商业价值足够大，但DeepSeek不应该试图占有其中的每一部分。谈到具体的技术选择时，他将思维链、Agent和持续学习视为通往AGI的主线，认为3D、视频生成不属于这条主线，DeepSeek不会专门去做。至于C端和B端业务，他更愿意将其看作AGI研发过程中的阶段性产出，而不是公司需要追逐的最终目标。

梁文锋将3D生成排除在DeepSeek的核心研发主线之外，而Kimi则选择用3D创作展示模型的Agent能力。两家公司对3D的不同态度，背后其实是对研究边界和产品价值的不同判断。

月之暗面最早选择长上下文，就与杨植麟此前的研究经历有关。他曾参与Transformer-XL、XLNet等研究，将长上下文比作下一代计算机的内存，认为只有能够记住并处理更多信息，模型才可能完成周期更长的复杂工作。2024年初，他谈起自己从Google学到的一种研究方法：不要过度“雕花”，与其在已有指标上反复优化，不如提前判断什么样的技术值得长期投入。

不过，杨植麟并没有将长上下文仅仅作为研究项目。一位曾参与Kimi早期产品规划的赵宁（化名）回忆，将长文本作为最初的产品切入点，是一次有意识的产品决策，最终由杨植麟拍板。2023年10月，Kimi智能助手上线，用户可以上传论文、财报和长篇资料，让AI协助阅读分析，长上下文由此成为Kimi最早被市场记住的能力。对杨植麟而言，技术方向与产品体验从一开始就有联系，产品不仅可以让用户理解技术，也可能反过来推动模型研发。

但这种选择同样意味着取舍。2025年2月，月之暗面研究员Flood Sung在公开复盘中透露，团队其实很早就验证了长思维链的潜力，但考虑到大量推理Token带来的成本和时间开销，最终优先投入长上下文。直到2024年9月OpenAI发布o1，Kimi才重新提高长思维链的研发优先级。

DeepSeek早期的选择则更多围绕基础模型架构和训练效率展开。2024年5月，DeepSeek-V2凭借架构创新降低了推理成本，并以低价API引发国内模型市场的降价潮。梁文锋后来解释，抢用户并非主要目的，降价既因为成本降低，也因为他认为AI应该是普惠的、人人都用得起的东西。与其通过应用争夺用户，DeepSeek更愿意先提高模型本身的能力，再通过开放技术让开发者和其他企业参与应用创新。

这种思路一直延续到了R1爆发之后。今年5月的闭门会上，梁文锋回顾2025年的C端增长时说，DeepSeek当时并没有刻意争夺用户，因为在他看来，后面还有更大的机会，眼前的C端流量不过是一些“小芝麻”。但对于彼时仍在大规模推广Kimi的月之暗面来说，R1带来的市场反响，却成为一次重新认识技术与增长关系的契机。

02

Kimi如何把技术讲成故事？

今年10月发布K3.1 Pro时，月之暗面又为新模型找到了一个重点展示的方向：3D创作。

K3.1 Pro聚焦于3D能力

几个月前，K3发布时，最出圈的还是前端游戏和网页交互。这些作品只要打开页面，就能直观地看到模型做出了什么，比技术报告里的Benchmark更容易传播。

Kimi内部人士林夏（化名）向AI科技评论回忆，K3发布前，团队已经准备了一批知识工作场景，但发布后的热度还是超出了预期。“现在没人看Benchmark，都得看怎么用。”传播最广的是前端游戏，模型一次生成就可能做出一个可玩的作品。但让她印象更深的是，K3发布不到一周，就有社区开发者用它编写出“可用级别”的Triton底层算子。她特意强调，这完全是社区自发完成的，与公司无关。

把时间拨回2024年。那时，Kimi还在与豆包等产品争夺C端流量。赵宁回忆，早期产品团队并不完全赞同大规模买量，认为工具型产品不能只看日活，更重要的是用户真正解决了什么问题。但随着竞争加剧，Kimi还是投入大量资源进行推广。

一位接触过内部复盘材料的受访者透露，2024年9月至12月，Kimi单月投放费用一度超过亿元，但部分投放用户的次日、七日留存极低，“大量用户领完积分后就不再使用”。广告能够吸引用户尝试AI，却很难让他们形成持续使用的习惯。

2024年12月，Kimi的运营团队还在安排下一轮推广，连2025年2月的市场计划都已经制定好了。但一个月后，DeepSeek R1发布，几乎没有依靠同等规模的广告投放，就凭借推理能力、开放权重和开发者社区的传播获得了巨大关注。同一天推出的Kimi k1.5，则几乎被淹没。

林夏回忆，R1出现后，Kimi原有的推广计划很快发生变化，团队也重新认识了技术突破与用户增长的关系。“大家就是有耐心了一点。”她说。

到了2025年底，这种变化也出现在公司的战略表述中。据当时媒体披露的杨植麟内部信，2026年Kimi的产品和商业化将聚焦Agent，不再以绝对用户数量为目标。他还提出，要将模型训练与Agent产品的Taste进行垂直整合，让K3形成差异化能力。

不过，技术故事越鲜明，也越容易受到外界检验。10月24日，K3.1 Pro将3D创作作为重要卖点，随后有开发者质疑，部分复杂作品依赖外部3D生成模型。10月29日，Kimi发布官方教程，解释模型如何结合Blender、Tripo等工具完成不同类型的3D任务。调用工具完成作品本身也是Agent能力，但与基础模型独立生成3D资产并不是一回事。

对外传播的尺度也成了团队需要重新考虑的问题。此前Kimi在海外KOL合作中曾遭遇负面舆情，团队后来减少了目的性过强的推广话术，一位受访者说，K3.1 Pro发布后，团队开始反思此前过于直接的竞品比较。

03

DeepSeek也开始经营用户了

11月2日，DeepSeek Harness正式入驻B站。第一条视频只有三分多钟，演示如何通过自然语言创建插件、搭建设计工作台等工具。但在此之前，B站用户已经替DeepSeek创造出了一条“大肥鱼”。

这条蓝色鲸鱼原本只是DeepSeek的Logo，后来在网友的二次创作中，逐渐变成了穿着女装、喜欢摸鱼和吃白饭的拟人形象。今年10月，一些开发者又借助Agent工具，让“大肥鱼”拥有了自己的B站账号，可以浏览视频、发表评论，甚至和其他AI在评论区聊天。类似账号越来越多，网友把这种现象戏称为“鱼灾”。

过去，DeepSeek更多依靠技术报告、开放权重和开发者社区建立声誉。R1让它几乎不需要大规模广告投放，就获得了全球关注。如今，DeepSeek开始主动经营这些由技术吸引来的用户。11月5日，Harness团队公布，截至11月4日，按官方API统计口径，日活跃用户已达154万，第三方插件约3.5万个。团队还宣布筹备插件市场、Token激励和作品推荐计划。

这种变化背后，是DeepSeek今年新建立的产品团队。3月，曾在Jane Street工作近九年的崔添翼加入DeepSeek，负责Harness团队。到了10月，DeepSeek将Harness、Web、App和Platform整合成立产品部，交由他负责。

崔添翼仍然保留着鲜明的工程师思维。10月初，Harness因为兼容Claude Code Mods引发模仿争议，他亲自在知乎回应，称兼容层由自己编写，目的是验证“一切皆插件”的架构理念。按照这一设计，模型、工具、沙箱乃至界面都可以通过插件组合，开发者能够自行扩展Agent的功能。

10月31日，Harness团队又公布了Super-agent架构探索，尝试在多个执行任务的Agent之上增加Router调度层，统一接收和分配任务。崔添翼在知乎解释，“Super”并不是指模型的智能更强，而是相对于Sub-agent增加了一层协调机制。目前，这套系统仍处于研究原型阶段。

从插件扩展到多Agent协作，DeepSeek的产品团队仍然在尝试通过架构创新解决问题，而不只是把模型包装成新的应用。

但产品化也意味着承担更多具体责任。B站的“鱼灾”展示了开放生态的创造力，也引发了对自动评论和平台内容秩序的担忧。随着用户增加，插件维护、系统稳定性和用户反馈，都将成为产品团队需要处理的日常工作。

梁文锋过去曾强调，创新需要尽可能少的管理干预。如今，DeepSeek开始建设完整的产品体系，也开始面对越来越多的用户需求。当产品交付与基础研究需要争夺有限的工程资源时，他所说的“克制”，也将面临新的考验。

04

尾声

寻找自己的叙事，已经成了模型公司的共同难题。

MiniMax在成本和Agent效率上寻找机会，智谱持续投入Coding，混元有游戏、3D等产业场景，千问背靠开放模型和云计算生态。海外的OpenAI拥有ChatGPT这样的用户入口，Anthropic则率先通过Claude Code建立了专业开发者市场。

但这些差异并没有想象中牢固。Coding、Agent、3D、长程任务，几乎所有公司都在做，今天足以成为发布会主角的能力，几个月后可能就成了行业标配。对于缺少大厂业务生态的创业公司来说，选择一个方向，不仅是在决定向市场讲什么故事，也是在决定有限的算力、资金和人才要花在哪里。

回到Kimi与DeepSeek，一个越来越懂得让技术被市场看见，另一个开始主动经营技术带来的用户。但无论选择哪条路，两家公司都不能无限地依靠过去的成功。Kimi需要证明自己精心选择的场景确实有长期价值，DeepSeek则要在产品交付和基础研究之间继续作出取舍。相比找到下一次能够让市场兴奋的技术故事，这些选择更难，也更能决定一家公司的未来。

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