大模型Kimi研究报告：引领国产大模型群雄并起，国内AI应用迎发展良机（附下载）

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（精选报告来源：报告研究所）

Kimi 实现破圈，引领国产大模型新方向 

月之暗面成为国产大模型新星 

愿景宏大，Kimi 成为国内通用大模型头部应用。月之暗面科技有限公司成立于 2023 年 3 月 11 日，秉持“寻求将能源转换为智能的最优解”的愿景，致力于通 过产品与用户共同创作，实现通用人工智能（AGI）目标。2023 年 10 月，公司正 式推出第一款对话类产品 Kimi 智能助手，其基于千亿级模型参数构建并以长文本 处理作为最核心能力，为用户提供高达 20 万汉字的输入与输出支持，实现了长上 下文的无损记忆。公司产品迭代迅速，并于 2024 年 2 月将 Moonshot AI 开放平台 启动公测，于 24 年 3 月进一步将上下文能力提升至 200 万汉字，不到半年提升 10 倍。当前，随着 Kimi 火爆出圈，已经成为国产 AI 头部应用。

创 AI 融资新高，吸金能力强劲。2023 年 6 月，月之暗面获得来自红衫资本中国 与真格基金的天使轮投资，投资金额超 2 亿美元。仅 4 月后，公司获得近 20 亿人 民币的第二轮融资，主要投资机构包括红衫资本中国、砺思资本等。2024 年 2 月， 公司完成超 10 亿美元的 A 轮融资，由阿里领投，红衫资本中国、小红书、美团等 跟投，投后估值约 25 亿美元，打破国内 AI 领域最高单轮融资额度的记录。

Kimi 访问量迅速提升，产品得到市场广泛认可。随着 Kimi 在用户体验，长文本 处理能力上口碑的日益积累，Kimi 的访问量整体呈现持续上涨。尤其是在 24 年 3 月后，公司开启了 200 万字的“长文本”输入的内测，产品能力进一步被市场认 可。据 SimilarWeb 统计，3 月 20 日 Kimi 移动端/桌面端的访问量同比分别高增 332/987pct，尤其近一周访问量激增。根据 AI 产品榜 2 月数据，目前国内多数 AI 应用的访问量出现了下降，但 Kimi 仍保持了极高的增长。

Kimi 主打长文本能力，产品能力优异 

上下文长度不足为传统大模型应用带来定制化和迭代问题。传统大模型应用中， 由于较短的上下文，会出现分割输入（同一单词分段输入后，出现语义理解的歧 义）、快速遗忘（角色扮演时，多轮对话后遗忘早期设定）、长度受限（ Agent 等场景下，复杂任务无法装载在 Context 中）等问题。在“记忆”有限的背景下， 为了面对各类应用场景，传统大模型引入 fine-tune 实现定制化，而这样再模型 迭代后又将面临再次 fine-tune 的困境。如此造成了较高的成本，同时也无法满 足多数客户的需求。月之暗面公司认为，Long Context 是解锁模型定制与模型迭 代之间矛盾的钥匙。

长上下文可以解决 90%的定制问题。通过 Long Context，上下文中可以承载足够 多的信息，而这些信息足以让模型实现定制化。第一版的 Kimi Chat 就已支持长 达 20 万字的上下文处理能力，能满足大多数场景应用，例如角色定制、客服交 流、简历筛选等，在输入大多数客户要求的内容后（角色要求、产品手册、筛选 标准），Long Context 仍能支持后续超长的互动空间。利用 Long Context 可以 大幅减少 fine-tune 的成本，实现模型应用的“多、快、好、省”。例如可以先用 5 万字定制一个模型的能力，剩余还有大量文字窗口，也足够日常交互使用。而 fine-tune 需要构造数据并训练，时间较长且需要较高的复杂度，单位 token 的成本也更高。公司选择用 Long Context 方式来解决 90%的问题，更好向前向后 兼容，也成为公司最高优先级的技术突破方向。

Kimi Chat 在长文本、代码生成方面能力表现出色。

我们对其进行测试，发送了 8 篇有关货币政策的论文进行解析，在响应速度方面，对于 30 页以内的文档，上 传后即可迅速完成解析，仅需 20 秒综述相关文本即输出完毕；

在长文本概括能力 方面，模型能兼顾各文章核心观点，并能在处理多篇论文时，有效地比较和融合 相似的观点，同时保证文本输出的可读性和层次性。

在代码复现方面，Kimi 能够 运用 Python、R 等编程语言，提供精准且高效的代码实现，其不仅能根据论文的 模型和关键变量迅速编写出清晰、结构良好的代码，还能逐行解释代码的功能与 内在逻辑，确保用户能够充分理解其工作原理。

长文本能力成为产业共识，Kimi 取得领先并成为破局关键 

提升长文本能力是全球大模型技术趋势。目前，海内外的主要大模型玩家正在积 极扩展上下文窗口，以进一步强化模型处理复杂信息、理解并生成有逻辑的长文 本能力。目前 Kimi 升级到 200 万汉字，在全球范围内保持领先。而国内多家大模 型也在积极迭代，近期阿里通义千问宣布将向所有人免费开放 1000 万字的长文档 处理功能；百度文心也将进行升级，长文本能力将达到 200-500 万字；360 智脑 也在内测 500 万字长文本处理功能。长文本能力成为大模型技术主要突破方向。

“大海捞针”测试验证了 Kimi 长文本能力。根据近一年全球各个大模型迭代方向， 上下文窗口的“长文本”再持续升级。其中，在文本持续变长过程中，大模型是 否会忽略掉部分细节内容的问题一直是“长文本”能力的关键。因此有开发者进 行了一项名为“大海捞针”的大模型长文本性能测试，即在文本中加入一句与该 文本内容不相关的句子，测试大模型是否能通过 Prompt 把这句话准确提取出来。月之暗面的工程师在 2023 年 12 月也进行了测试，选取模型为 Kimi Chat（支持 20 万汉字输入），GPT-4 Turbo（支持 128K 上下文窗口），Claude 2.1（支持 200K 上下文窗口）。根据测试结果，Kimi Chat 在“大海捞针”中的表现明显好于 GPT-4 Turbo 和 Claude 2.1。

该测试在为英文语料，中文语料 Kimi 优势更为明显。

月之暗面的工程师进行了多 次实验，在以上英文版测试中，Kimi 已经证明其领先的长文本能力。

同时在中文 版的“大海捞针”实验中，Kimi 优势更为显著。

该测试主要体现了大模型本身的 长文本记忆能力和指令遵循能力；

Kimi 在技术突破上选择了长下文方向，并取得 了全球领先的水准。

应用体验得到广泛认可，B、C 两端均有突破 

C 端：目标打造超级应用，致力于成为 AI 原生交互入口。月之暗面以实现通用人 工智能（AGI）为目标，主要聚焦和发力在 C 端，以“通用性”打造超级 APP。公 司以 C 端找到产品、技术、市场方向为最高优先级任务。Kimi 一经推出即受到市 场广泛追捧，在应用端获得行业领先的用户体验。除了长文本优势之外，Kimi 联 网搜索总结能力，一方面让信息交互获得最好的实时性，一方面有据可依的“参 考资料”一定程度上能够解决用户的“幻觉焦虑”。因此 Kimi 也更容易拓宽应用 场景，产品受到学术科研、互联网从业者、程序员、内容创作者、教育工作者、 职场白领等人群的广泛认可。同时，公司认为 AI-Native 产品核心价值在于个性 化交互，因此基于 Long Context 可以实现用户更多信息的保存，也更能对用户进 行画像，并形成定制化交互；随着用户信息积累越多，模型也更容易实现精准推 送，用户留存也会逐步提升。以 C 端入口来看，一旦 AI 形成用户粘性，有望对传 统搜索、内容推荐等各类应用产生影响。

互联网打法快速占领用户心智，已经过多次扩容。在产品和运营领域，公司也配 备了一批操盘过数亿 DAU 产品的产品经理和运营专家等人才。除了网页端和 APP 端之外，公司也推出了小程序；配合市场导流，公司小程序凭借极其便捷的交互 体验，也形成了用户快速裂变。24 年 3 月下旬，随着用户访问量快速提升，Kimi 流量异常增高，Kimi 智能助手的 APP 和小程序一度无法正常使用，公司也进行了 5 次扩容。

B 端：打造 Moonshot AI 开放平台，API 与 OpenAI 兼容。月之暗面于 2024 年 2 月将 Moonshot AI 开放平台进行公测，为了方便快速接入 Kimi 同等能力的大模 型，Moonshot AI 开放平台的 API 于 OpenAI 进行兼容，开发者无需对代码做参 数意外的修改即可平滑千亿。在公测之前，已有数百位开发者在 Moonshot AI 开 放平台内测打造了不少应用，这些均是未来 B 端拓展的可能性。例如自动生成代 码修改记录的 Kimi Commits、做企业法律问题尽调的案牍 AutoDocs、高效阅读 论文的 Cool Papers 等。其中“哄哄模拟器”最为火爆，其是一款角色扮演的小 游戏，最高同时在线人数超过 1 万，消耗的 tokens 也很快过亿。该产品一开始接 入的 GPT3.5，随后由于成本压力，切换为 Moonshot AI，但用户反馈依然很好。随着产品能力进一步认可，未来越来越多应用有望接入 Moonshot AI。

Moonshot AI 定价优于 OpenAI，长文本场景是应用落地方向。目前公司提供三个 基础模型 moonshot-v1-8k/32k/128k，每百万个 token 的定价为 12、24、60 元。与 GPT-4 Turbo 对比，其价格为每百万个 token 输入 10 美金、输出 30 美金， Moonshot AI 价格优势明显。结合公司最大优势在于“超长文本”的上下文， Moonshot AI 有望在长文本场景大放异彩，例如法律助手、科研助手、AI 阅读等 是较好的落地场景。

Kimi 火爆再次拉动算力需求增长 

训练算力测算

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