昨晚 Kimi 發(fā)布了 K2 Thinking 模型，其實(shí)我有點(diǎn)被驚到了。

之前看到預(yù)告我以為只是一個(gè)小的升級(jí)，沒想到又發(fā)長(zhǎng)cot的思考模型。因?yàn)檫@個(gè)模型本來(lái)就很難，而他們只用了兩三個(gè)月的時(shí)間，就又完成了這次升級(jí)

從結(jié)果看，K2 -thinking模型在 HLE 上sota，多個(gè)核心指標(biāo)在全球權(quán)威榜單上超過(guò)了 GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5

但是別忘了，他們的投入對(duì)比open ai 簡(jiǎn)直可以說(shuō)是四舍五入不要錢，這是一個(gè)規(guī)模兩三百人的中國(guó)團(tuán)隊(duì)用兩個(gè)月的時(shí)間完成的成績(jī)

（據(jù)外媒報(bào)道，K2 的訓(xùn)練預(yù)算大約是 460 萬(wàn)美元。僅有用 OpenAI、Anthropic 約 1% 的成本，在這個(gè)行業(yè)，這幾乎只是“一個(gè)實(shí)驗(yàn)的零頭”，可這樣點(diǎn)“節(jié)制的投入”，還產(chǎn)出了一個(gè)能連續(xù)推理 200~300 輪的sota模型。）

這件事情讓我在想起之前yangzhiling的采訪，那個(gè)采訪我沒看完，大概就看了幾個(gè)點(diǎn)，token effiency很重要，管理組織的rl和sft的平衡很重要。

在國(guó)外模型押注算力與規(guī)模時(shí)，kimi更像是在押注“理解力”和“思維結(jié)構(gòu)”——從所謂的堆疊智能轉(zhuǎn)向組織智能。

什么才是AI模型競(jìng)賽的終點(diǎn)？如果過(guò)去的階段是“比誰(shuí)更快更大”，我覺得那下一個(gè)階段，也許是“比誰(shuí)更懂得思考”。包括模型運(yùn)作的方式，也包括如何在更少的資源的時(shí)候做更大的事情

一切的一切都關(guān)乎思考與判斷。
而“thinking”這個(gè)名字本身，其實(shí)也像是一種聲明：真正的智能，不在于能調(diào)用多少工具，而在于能否在不確定中保持連續(xù)的推理與判斷。

海外的反應(yīng)也很微妙。

像Deedy，是MenloVentures合伙人、X上的大V，就認(rèn)為Kimi K2 Thinking是當(dāng)前全球最佳大模型，開源+寬松授權(quán)，可以說(shuō)是AI模型的一個(gè)轉(zhuǎn)折節(jié)點(diǎn)

Nathan Lambert也覺得，中國(guó)AI模型的突破會(huì)給美國(guó)實(shí)驗(yàn)室?guī)?lái)壓力，后續(xù)還會(huì)有更多拐點(diǎn)

我只覺得，當(dāng)外界開始認(rèn)真分析這種效率時(shí)，某種意義上，kimi已經(jīng)贏了。

這時(shí)候，再回頭看Kimi只用了open ai.大概1%的預(yù)算、僅有open ai.0.5%的估值，以及模型連續(xù)登上各種權(quán)威榜單sota的熱度。

這種被低估，也是一種領(lǐng)先。

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