英国《自然》杂志网站16日发表文章表示，中国人工智能（AI）模型Kimi K2发布后引发轰动，世界迎来“又一个DeepSeek时刻”。中国在6个月内推出第二款令人印象深刻的模型，表明这一成功并非偶然。Kimi K2在编程方面的表现尤其出色，在LiveCodeBench（一个专门用于评估大型语言模型编码能力的数据集）等测试中取得了高分。此外，Kimi K2似乎还颇具写作天赋，在一些专业测试中名列前茅。目前，包括硅谷的开源社区等在内的AI开发者都在热议Kimi K2。
财联社VIP特联合蜂网火线直连“大模型”专家，探索KIMI K2能否引起下游应用场景爆炸式发展。
【核心逻辑】
【交流纪要】
问题一：kimi本次有哪些更新？如何定义本次更新的重要性？
专家：Kimi本次的更新主要集中在Kimi K2模型的发布上。这次更新采用了MOE架构，总参数规模达到了1万亿，其中每个token激活的参数约为320亿，并支持128K token的上下文窗口。模型增强了智能体能力，能够自动将用户需求拆解成可执行的步骤，支持任务规划、工作流设计和复杂多步骤任务的执行。此外，Kimi K2在成本控制上实现了显著突破，每百万tokens的定价仅为4元，比同类模型低了70%以上，这使得开发者和小型企业能够大幅降低AI应用的支出。然而，本次更新也存在局限性，比如缺乏多模态能力，无法处理图像或视频任务，这在某些应用场景中可能受限。
本次更新的重要性可以从多个维度定义。首先，在技术层面，Kimi K2通过创新的MOE架构和训练方法，提升了模型在代码生成和agent调用上的性能，接近或超越了海外领先模型如Claude，这标志着国内大模型在开源领域的重大突破，推动了AI技术的前沿发展。其次，在应用生态上，低成本优势极大地降低了AI开发的门槛，预计将加速AI在电商、导购、社交等垂直领域的渗透。
问题二：其它大模型今年有何重要的更新？这些大模型在智能体方面有多大的提升？
专家：其它大模型今年也有重要更新。OpenAI在Agent模式上实现了突破性升级，其核心在于将DeepSeek（文本深度分析）和Operator（操作执行）两大能力整合为统一模型，而非依赖多个小模型的工程化拼接。新Agent支持三种工具自主切换：文本浏览器处理信息检索、可视化浏览器模拟键鼠交互读取图像、终端直接运行代码及调用云端API。演示中，Agent可自动完成从日历读取、数据拉取（如从Google Drive提取）、Python绘图到生成可编辑PPT的全流程，甚至实现购物下单支付闭环。这种端到端的任务执行能力标志着AI从被动问答转向主动工作流管理，商业模式也从订阅收费转向交易佣金分成，重塑了行业生态。
DeepSeek的金融垂类模型则聚焦行业痛点，通过开源降低部署成本至百万级，推动中小金融机构智能化。其模型在金融文本处理、合规风控等场景表现突出。相比之下，Kimi K2虽在Agent拆解任务（如自动生成工作流代码）和成本控制上有优势，但缺乏多模态支持；而如Manas等方案仍依赖多模型拼接，未实现原生智能体整合。
整体而言，大模型在智能体方向的提升呈现三大趋势：架构上从工具调用升级为任务闭环执行，商业模式从订阅制转向效果分成，生态定位从辅助工具演变为超级入口。不过，各模型差异显著：OpenAI强调整合与执行，DeepSeek深耕垂类场景，Kimi侧重低成本与工程化，而其他部分方案仍处于功能缝合阶段。
问题三：近期大模型的更新，对哪些应用场景有较大影响？有多大程度影响？
专家：近期大模型的更新对多个应用场景产生了显著影响，影响程度从效率提升到商业模式重构不等。在企业办公与生产力工具领域，OpenAI的Agent模式实现了从需求分析到任务执行的全流程自动化（如自动生成PPT、运行代码、完成购物支付），大幅减少了人工操作环节。例如，演示中Agent从Google Drive拉取数据、用Python绘图并输出完整报告的过程，将传统需数小时的任务压缩至分钟级，效率提升达80%以上。同时，其与Shopify的集成推动了“AI导购+佣金分成”的新商业模式，可能颠覆传统电商营销逻辑。
在金融行业，DeepSeek等开源模型通过本地化部署和垂类优化，加速了AI在银行、证券等场景的渗透。智能信贷报告生成系统将人工数日的分析缩短至实时完成，而合规风控平台的AI代理可自动监控异常交易，误报率降低约30%。不过，复杂决策（如信贷审核）仍依赖人机协同，AI当前主要替代边缘流程。
C端应用场景受益于成本下降与交互升级。Kimi K2的低成本使开发者月支出从千元级降至十元级，刺激了轻量级AI应用爆发（如个人助手、短剧生成）。昆仑万维的AI社交产品DAU突破50万，月流水超百万美元，验证了情感陪伴市场的商业化潜力。
垂直行业工具链重构尤为明显。AI正从单点工具进化为工作流中枢，如在工业场景中，代码生成助手将开发效率提升5-10倍（如某银行模块开发时间从1天缩短至1小时）。然而，复杂系统集成（如跨平台数据同步）仍面临技术瓶颈，当前仅头部厂商能提供端到端解决方案。整体而言，大模型更新已推动应用层进入“效率革命”与“入口争夺”并行的新阶段，但核心决策场景的完全自主化仍需时间。
问题四：目前Kimi等新大模型已经对哪些企业赋能？
专家：金融科技与IT服务商是核心受益方。恒生电子、金证股份等证券资管IT企业利用Kimi K2的Agent能力开发智能投研系统和合规风控平台，实现自动化报告生成与实时监控，效率提升约50%。银行IT领域的神州信息基于Kimi构建智能信贷系统，宇信科技则升级智能客服与营销工具，其代码助手将模块开发时间从1天压缩至1小时。保险IT龙头中科软通过模型优化数字化运营平台，并与华为联合推出行业AIGC解决方案。
导购与跨境电商平台实现流量与效率双提升。值得买作为Kimi首批生态伙伴，通过API接入为腾讯元宝、华为小艺等提供商品库服务，调用量月环比翻倍，同时其AI导购助手“张大妈”利用大模型优化消费决策链路，探索信息流广告变现。焦点科技的AI麦可（AI Mac）已迭代至4.0版本，赋能超11000家外贸企业自动化营销。
AI原生应用开发商借力模型加速产品创新。昆仑万维基于自研天工大模型开发AI社交产品Linkee（DAU超50万）和短剧平台SkyReels，海外月流水破百万美元。中文在线通过ReelShort布局AI短剧出海，凯英网络则推出3D情感陪伴应用1V1，依托大模型提升交互真实感。奥飞娱乐参投的乐博智能推出AI宠物“负载”，预售量超15万台。
办公与生产力软件商集成模型升级服务。金山办公的WPS AI深度融合Kimi技术，强化文档智能撰写与数据分析；致远互联、泛微网络等将Agent能力嵌入协同办公平台，实现跨系统任务自动调度。福昕软件则聚焦PDF智能处理，通过大模型优化合同解析等垂类场景。
开发者与中小企业受低成本推动广泛参与。Kimi K2百万tokens仅4元的定价使小微团队可低门槛部署AI应用，如个人开发者利用其代码能力开发工具月成本不足10元，间接激活了如短剧创作、智能营销等长尾生态。