Kimi累计融资额已超376亿人民币 成为大模型创业公司中累计融资比较多 的公司

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Kimi累计融资额已超376亿人民币 成为大模型创业公司中累计融资比较多
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  来源:晚点LatePost

  文丨程曼祺

  编辑丨宋玮

  《晚点 LatePost》独家获悉,Kimi (月之暗面)即将完成新一轮 20 亿美元融资,投后估值突破 200 亿美元。本轮融资由美团龙珠领投 ,中国移动、CPE(中信产业基金)等参投,其中仅龙珠就出手超 2 亿美元 。

  今年 1 月和 2 月,Kimi 刚密集完成 3 轮融资  ,分别融了 5 亿美元 、 7 亿美元和 7 亿美元。算上这笔最新融资,不到半年里,Kimi 融资超 39 亿美元 ,最新估值相比去年 11 月的约 43 亿美元翻了 4 倍有余。

  至此,Kimi 累计融资额已超 376 亿人民币,成为大模型创业公司中累计融资最多的公司 。算上 IPO 募资 ,MiniMax 累计融资约 150 亿人民币,智谱约 130 亿人民币 。截至 5 月 6 日午间休市,MiniMax 市值约 2100 亿人民币 ,智谱约 3470 亿人民币。

  美团龙珠合伙人王新宇告诉我们 ,K2.5 模型更新后,Kimi ARR(年度经常性收入)在今年 3 月初突破 1 亿美元,在 4 月继续增长至超 2 亿美元 ,付费订阅和 API 调用都在加速。

  完成新融资前夕,Kimi 最新模型 K2.6 在 4 月 20 日晚发布并开源 。K2.6 强化了编程能力和 Agent 集群能力,可支持最多 300 个子 Agent 协作 ,Kimi 也开始同步测试 Claw 群组新功能。

  这此前的一年多,Kimi 经历了战略、士气和投融资行情的多方面触底反弹。

  2025 年 1 月 20 日,Kimi 发布推理模型 Kimi K1.5 ,对标 OpenAI o1  。同一天,DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-R1。

  尽管 K1.5 在一些 benchmark 上超越了当时的领先模型 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet ,但市场注意力几乎全被 DeepSeek 吸引。随后的 2025 年春节 ,DeepSeek 以 0 投放斩获数千万日活,一举超越 2024 年大额投放的 Kimi,也一度超越了字节豆包 。

  那是 Kimi 的艰难时期。2025 年春节后 ,kimi 有了 3 个重要变化:

  - 以 “持续拿到 SOTA(模型最佳表现)” 为最优先级目标。

  - 大幅减少 C 端投放 。

  - 从闭源走向开源。

  那之后 ,Kimi 在方向选择和具体技术成果上都有不错的表现。

  选定 coding 和 Agent:“生产力优先 ” 落到了行动

  和智谱类似,Kimi 是中国公司中较早开始侧重编程能力的团队,而编程又是通用 Agent 的最核心能力 。

  这与杨植麟一直说的 “生产力场景优先”、“效率场景优先” 一脉相承 。但在 2024 年 ,Kimi 动作依然发散,也尝试过海外 to C 产品和视频生成。

  2025 年后,Kimi 更加聚焦。这一年 7 月开源的 Kimi K2 和 2026 年 1 月至今的 K2.5 与 K2.6 都在持续强化编程和 Agent 能力 。

  其中 ,K2 是一款 Kimi 借鉴 DeepSeek 经验,补课预训练能力后的模型,采取了与 DeepSeek-V3 类似的 MoE(混合专家模型)与 MLA(Multi-Head Latent Attention ,多头潜在注意力)架构,把总参数扩展到 1T(万亿参数),强化了编程和多轮工具调用等 agent 能力。2 个月后 ,Kimi 推出 Agent 功能 “OK Computer ”(后改名 Kimi Agent)。K2.5 则首次引入视觉能力,并开始支持智能体群模式 。

  K2.5 对编程和 Agent 的优化适用于 OpenClaw(业内称 “龙虾 ”),Kimi 也迅速在 2 月 15 日推出了云端龙虾 Kimi Claw ,支持低门槛的一键部署。

  模型进化叠加产品更新 ,Kimi 今年以来的收入 、订阅用户数大幅增长。

  - 据全球支付平台 Stripe 数据,自 2026 年 1 月底以来,Kimi 近 20 天收入超越 2025 年全年总和 。其个人订阅用户 1 月支付订单数环比增长超 8000% ,2 月环比再涨超 120%。

  - 据 Similarweb 数据,Kimi 海外 API 开放平台在 K2.5 发布后日均访问量暴涨 10-20 倍。

  MuonClip 、Attention Residuals,技术影响力显现

  在具体技术成果上 ,2025 年年初,Kimi 在 16B 的 Moonlight 模型上验证了 Keller Jordan 2024 年开源的 Muon 优化器(原初版本是在 1.5B 模型上做验证),后来又在 1T 规模的 K2 上提出 Muon 的一个改进版 MuonClip ,后被广泛采用 。

  Kimi 创始人杨植麟曾在多个公开场合提及这一成果,以此作为技术 “taste” 的例子。刚刚发布的 DeepSeek-V4 也使用了 Muon 优化器,并进一步提出了新改进。

  Moonlight 共同一作之一 Jingyuan Liu 已于 2025 年年中加入 Meta ,目前任职于 Meta 超级智能实验室(MSL) 。

  2025 年 10 月,Kimi 推出实验性的线性注意力架构模型 Kimi-Liner 。该模型在开源的 DeltNet Attention 基础上做了进一步修改。

  为更好探索线性注意力,Kimi 从 AI 研究者杨松林发起的 FLA 线性注意力开源社区中招募了贡献颇多的活跃开发者张宇和陈广宇。张宇是苏州大学计算机科学与技术学院博士 ,陈广宇是一位高中生 。

  2026 年 3 月 ,Kimi 提出 Attention Residuals(注意力残差),它引入了 Transformer 中的注意力机制,解决传统残差连接(Residual Connection)的信息稀释、训练不稳定等痛点。残差链接是深度神经网络已使用十几年的一项基础技术。马斯克在推特转发了这个成果 ,“Impressive work from Kimi” 。

  Attention Residuals 有三位核心作者:Kimi 从 FLA 社区挖掘的陈广宇和张宇,还有人称 “苏神 ” 的苏剑林。他是大模型中广泛使用的 RoPE(旋转式位置编码)的作者,独自一人在广州工作。

  Attention Residuals 与 DeepSeek 2025 年年底的 mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections 流形约束超连接) 想实现的效果有相似之处 。而 mHC 改进的 HC 又是字节跳动 Seed 团队提出的。

  HC、mHC 、Attention Residuals ,这些接连出现的技术改进是中国 AI 人才密度与竞争烈度的产物。

  从 “太贵” 到 “好便宜”

  2024 年底,《晚点 LatePost》曾在《中国大模型生存战:巨头围剿,创业难熬》里提到 ,面对 “会跳舞的大象 ” 字节,中国一批大模型创业公司压力巨大 。

  18 个月来,两个关键事件使创业公司的 “一线生机” 逐渐打开。

  一是 DeepSeek-R1 使开源模型生态真正繁荣、活跃 ,众多开源模型之间的技术交流加速了大模型进化;二是 Agent 应用加快普及,同期上市的智谱、MiniMax 股价趁势大涨,刺激更多资金涌向大模型行业。

  目前 ,MiniMax 和智谱的市值在 2000~4000 亿人民之间波动 。这让估值约 1400 亿人民币的 Kimi 成为一个热门投资标的 。

  接下来 ,这些模型公司面临的重要课题是继续保持模型 SOTA 和验证 “token” 经济的商业模式。

  模型能力的核心是人才。2026 年初,Kimi 创始人杨植麟在全员信中提到:2026 年公司平均激励将是 2025 年的 200%,并计划大幅上调期权回购额度 。

  2026 年 4 月初 ,《晚点 LatePost》也报道了 Kimi 给实习生发期权 “穿越计划 ”。由于 Kimi 估值在数月内就翻了 4 倍多 、且尚未上市,它的期权变得有吸引力。

  尽管如此,Kimi 现在正面临不小的人才压力 ,由于其在编程、 agent 等领域的优异表现和这一应用方向的白热化竞争,Kimi 相关人员已成为竞争对手的重点挖角对象 。

  而在商业模式上,中国大模型创业公司普遍在用两种方式赚取收入:一是通过 API 提供模型 ,按 token 实际用量来收费;二是基于自己的模型做应用,获取按月/年定额的付费用户。能否及时获得高质量算力,能否以高效推理控制好成本 ,以及能否用产品体验带来 “溢价” 是证明商业模式的关键。获得足够多的钱是这一切的基础 。

 

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