Kimi K3其实“贱卖”了

别拿DeepSeek揽Kimi的活

Kimi K3，可能是月之暗面成立以来最接近“封神”的一次。

在7月17日公布的Artificial Analysis独立测试中，K3以57分登上综合智能指数全球第三，超过Claude Opus 4.8；在衡量长周期知识工作的AA-Briefcase中位列第二，仅次于Claude Fable 5。另一边，K3还以1677分登顶Arena前端开发榜，压过一众海外闭源模型。

马斯克也在评论区留言，用 “Impressive（令人印象深刻）”来评价K3，并在隔天介绍xAI正在训练的下一代模型时候表示，其“有可能能够超过Kimi”。

然而，这场本该围绕技术突破展开的发布，很快陷入了另一场争议中。

7月19日晚，Kimi以算力紧缺为由暂停C端新用户订阅，并宣布未来将主站与Kimi Code权益拆分销售。但短暂出现的新套餐很快因价格和权益设计引发争议，用户质疑原本的一份会员被拆成两份、需要重复付费。

随后，新方案被紧急暂停并重新调整，截至目前，新用户仍无法订阅。

一个能够处理百万Token上下文、调度数百个智能体、连续编程数小时的大模型，最后却没有把自己的价格说明白。

不可否认，这确实是Kimi的一次失误。但它更像是中国大模型冲进全球第一梯队后随之而来的“甜蜜负担”：当模型能力跻身全球最前列后，企业该如何面对定价、商业化与算力供给的难题？

至少现在，Kimi是国内唯一有资格回答这道题的公司。

01

一张没卖出去的价格表

K3带给月之暗面的第一个难题，是机房被挤爆了。

7月16日K3上线后，大量用户涌入Kimi。仅仅48小时，用户请求量便超过月之暗面预估，并逐渐逼近现有集群的承载极限。不少用户开始遭遇排队、任务中断和响应变慢。

三天后，Kimi发布《关于算力紧缺与会员暂停开放的说明》，宣布暂停C端新用户订阅，将有限算力优先留给已经付费的用户。

与此同时，Kimi还宣布准备重做会员体系。

原来的Kimi会员共有49元、99元、199元和699元四档。用户只要购买一份会员，既能在网页端和App中使用深度研究、PPT、网站生成和Agent集群，也能获得相应的Kimi Code额度。虽然两边使用的是不同额度池，但都包含在同一张会员卡里。

按照Kimi当晚给出的调整方向，未来的会员将被拆成两套：一套是面向网页端、App和Kimi Work的通用会员，另一套则是面向CLI、IDE和第三方编程工具的Kimi Code会员。

月之暗面的解释是，两类产品的使用场景和算力消耗不同，拆分后可以让用户按需购买，也能更精准地分配算力。

但用户看到的却是另一回事。短暂出现的新体系中，Kimi Code分为每月99元的Starter和每月299元的Explorer，后者才支持高速模型和最高100万Token上下文。对于既要做研究、生成PPT，又要写代码的用户而言，原本一份会员能够覆盖的功能，未来可能需要购买两份会员。

争议发酵后，Kimi紧急暂停了新套餐。7月20日，官方承认此前对套餐调整“没有解释清楚”，产品界面也不够完善，并强调老套餐从未移除，老用户仍可续费和升级，新套餐则暂不开放购买。截至目前，新用户仍然无法订阅。

不过，用户真正介意的还不只是会员被拆成两份，而是Kimi与海外模型之间的“算力杠杆”。

有程序员向超聚焦表示，“GPT和Claude的20美元基础套餐，大约能够等价400美元至800美元的API用量；200美元的重度套餐，极端情况下甚至可以跑出约1万美元的用量。相比之下，Kimi的199元套餐只对应1200元至2800元的模型用量。”

“而且AA测试显示，K3完成单个任务的平均消耗已经接近GPT-5.6 Sol。也就是说，模型能力和成本都已经进入海外旗舰档，但会员提供的算力补贴还差得很远。”

“所以说，Kimi至少要做到99元套餐覆盖2000元至5000元用量、699元套餐覆盖5万元至10万元用量，才真正有资格和GPT、Claude的订阅产品掰手腕。”

于是，这场风波最后绕回了一个最简单的问题：既然K3已经能够与GPT、Claude的旗舰模型掰手腕，Kimi为什么不能像海外厂商一样，给付费会员更多额度？究竟是月之暗面不愿意给，还是199元的会员费，根本撑不起一个K3？

02

巧妇难为无“卡”炊

有关这个问题的答案或许并不在商业策略里，而在机房中。不是Kimi不想给更多额度，而是现有算力集群已经满负荷运转，杨植麟和他的Kimi，真的再多挤不出一个Token了。

至少在半年以前，月之暗面看起来还完全不像一家缺钱的公司。

去年12月31日，据财新报道，杨植麟在内部信中透露，月之暗面近期已经完成5亿美元、约合人民币35亿元的C轮融资，并且“大幅超募”，公司当时持有的现金超过100亿元。

这笔钱的去向也非常明确：更加激进地扩增AI芯片，加速K3模型的训练和研发。

杨植麟当时甚至表示，月之暗面判断公司仍然能够从一级市场募集到更多资金，其B轮、C轮融资规模已经超过绝大多数IPO募资和上市公司定向增发，因此短期内不急于上市，也不以上市为目的，未来只会把上市当作加速AGI进程的手段。

“100亿元现金、大幅超募、不急上市”，无论怎么看，这都是“不缺钱”的表现。但在进入2026年后，月之暗面的融资节奏却突然从“不着急”，变成了“只争朝夕”。

2月17日，据科创板日报报道，在完成上一轮5亿美元融资仅一个多月后，月之暗面新一轮超7亿美元的融资即将完成交割，本轮由阿里、腾讯、五源、九安等老股东联合领投。

而后，彭博社报道称，月之暗面2月完成的一轮融资已经将公司估值推高至100亿美元，是2025年12月43亿美元估值的两倍以上。紧接着，公司又开始寻求一笔最高10亿美元的新融资，目标估值达到180亿美元，并考虑在年内正式启动香港IPO流程。

到了5月，这轮融资进一步扩张。据华峰资本披露，月之暗面完成约20亿美元融资，投后估值突破200亿美元，由美团龙珠领投，中国移动、水木资本和CPE源峰等机构参投，成为公司成立以来金额最大的一笔融资。

然而，这20亿美元似乎依然不够。路透社7月20日报道称，月之暗面在5月融资超过20亿美元后，历史累计融资额已经超过55亿美元；随后，公司又开始寻求最高20亿美元的新资金，6月估值口径进一步达到300亿美元。

从2025年末的43亿美元，到2026年2月的100亿美元，再到4月融资谈判中的180亿美元、5月超过200亿美元以及6月的300亿美元，月之暗面的估值在半年左右时间里翻了接近七倍。

更耐人寻味的是上市态度的变化。

去年末，杨植麟还在强调“不急于上市”，并将上市视作加速AGI进程的重要手段。但到了今年3月，市场便传出月之暗面已经与高盛、中金公司接触，讨论赴港上市；到了7月，路透社进一步报道称，月之暗面正在为香港IPO拆除现有境外架构，并已经聘请高盛和中金等财务顾问推进上市计划，只是具体时间表仍存在变数。

融资、买卡、准备IPO，三件事情几乎同时发生。

这并不意味着月之暗面的资金链出现了问题，却至少说明了一件事：在大模型战争进入K3预训练的阶段后，所谓“100亿元现金”，远没有听起来那么经花。

而从模型参数上来看也确实如此，K3拥有2.8万亿参数，支持百万Token上下文，同时面向编程、研究和长周期智能体任务。这些任务并不是模型生成一次回答就结束，而是需要反复规划、调用工具、生成代码、执行代码、检查结果，再根据反馈继续调用模型。

路透社也指出，K3的模型规模以及编程、智能体任务定位，使其大规模提供服务的成本更加昂贵，因为相关工作流往往意味着多次模型调用和沉重的推理算力消耗。

而模型训练时需要卡，模型火了以后更需要卡。K3上线48小时后，请求量便逼近集群承载极限，月之暗面不得不暂停新用户订阅，甚至当场“激情下单”。

7月20日，中国软件国际公告称，已与月之暗面签署“登月计划”之Token分成及联合创新合作协议，双方将以中软国际的AllMeta平台，以及月之暗面的K2.7 Code、K3和后续模型为技术底座，在能源、电力、金融等行业推动企业级智能体落地。

消息公布后，中国软件国际股价午后直线拉升，一度上涨超过35%。

市场愿意为K3的商业化预期买单，用户也愿意排队使用K3，但对月之暗面而言，这些需求首先不是收入，而是一笔必须提前支付的算力成本。

所以，问题的答案可能并不是月之暗面舍不得给用户更多额度。而是杨植麟在融资、买卡和推动IPO上，已经可以说是在“玩命”了，最终也只能提供这样的会员额度。

站在这个角度看，199元会员能够撬动上千元的模型调用，其实已经相当不容易。只是，一家创业公司再能融资，也很难独自填满整个国产大模型产业的算力缺口。

而与其期待Kimi一家同时完成模型、芯片、集群、推理优化和商业模式的全方位突破，更值得期待的，或许是国产产业链的全面突破。

只有当国产GPU、存储、先进封装、服务器和数据中心共同跨过瓶颈，中国大模型才可能真正摆脱“模型已经追上，额度却给不起”的尴尬。

03

市场杀估值，Kimi验需求

就在K3冲上全球榜单、月之暗面估值即将突破300亿美元的同时，资本市场却开始给AI踩下刹车。

7月以来，中国科技股经历了一轮罕见的大跌。创业板指数较6月末的高点一度回撤约25%，最近两周A股蒸发约10万亿元市值，沪深300本月一度跌超8%。为了稳定市场，中国国新、中国诚通等国有资本宣布增持，合计投入资金至少600亿元。

而长鑫科技恰好处在这轮调整的中心。

作为亚洲今年规模最大的IPO，长鑫科技募资约579亿元，上市估值接近5800亿元，而市场一致预期上市后市值预计超过2.5万亿元，不少资金认为将复刻过去上市即高点的历史，也认为是其导致了本轮下跌。

不过，把市场大跌全部归咎于长鑫，也是在倒因为果。真正让市场脆弱的，还是此前科技股上涨过快、交易过于拥挤，以及越来越高的估值与尚未兑现的利润之间出现了裂缝。

但这并不意味着投资国产AI产业链出现了问题，恰恰相反，K3上线后迅速耗尽算力，已经证明模型、存储、GPU、先进封装和数据中心背后存在真实且庞大的需求。长鑫2026年一季度收入同比增长超过700%，更是用业绩说明国产链的潜力。

过去，市场担心中国没有足够强的模型，因此不知道国产算力应该卖给谁；现在，K3已经用排队、限流和暂停订阅证明，真正的问题开始变成算力够不够、成本能不能降下来。

而对于Kimi而言，此次会员风波也未必是一场失败。

一家大模型公司最危险的时刻，从来不是算力不够，而是投入了大量算力，却没有用户愿意使用。Kimi现在面对的，恰恰是另一个方向的难题：模型已经足够优秀，需求来得太快，产业链暂时没有完全接住。

K3距离真正“封神”所缺少的，或许已经不再是一张更高的榜单，而是把每一个Token更稳定、更便宜地送到用户手中。

至少这一次，Kimi已经证明，需求就在这里。

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