Kimi估值破200亿美元 巨头围剿与人才压力同步来袭
文丨程曼祺
编辑丨宋玮
《晚点 LatePost》独家获悉，Kimi（月之暗面）正准备收官新一轮 20 亿美元融资，投后估值将迈过 200 亿美元关口。本轮融资由美团龙珠领投，中国移动(96.790, 0.16, 0.17%)、CPE（中信产业基金）等跟投，其中龙珠单笔出手便超过 2 亿美元。
今年 1 月与 2 月，Kimi 已密集完成 3 轮融资，金额分别为 5 亿、7 亿和 7 亿美元。若把最新这一轮计算在内，不到半年里其融资总额超过 39 亿美元；相较去年 11 月约 43 亿美元的估值，涨幅达到 4 倍以上。
截至目前，Kimi 累计融资额已突破 376 亿人民币，位列大模型创业公司累计融资最高。若再叠加 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向我们表示，K2.5 模型更新后，Kimi 的 ARR（年度经常性收入）在今年 3 月初率先突破 1 亿美元，4 月进一步攀升至超 2 亿美元，付费订阅与 API 调用都呈加速态势。
在完成新一轮融资前夕，Kimi 于 4 月 20 日晚发布最新模型 K2.6，并同步开源。K2.6 侧重编程与 Agent 集群能力，可让最多 300 个子 Agent 协同工作，Kimi 也开始配合测试 Claw 群组相关新功能。
在此之前的一年多时间里，Kimi 也经历了战略方向、团队士气以及投融资环境等多重因素的低谷与反弹。
2025 年 1 月 20 日，Kimi 发布推理模型 Kimi K1.5，对标 OpenAI o1。与此同时，同一天 DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-R1。
尽管 K1.5 在部分 benchmark 上超过当时的领先模型 GPT-4o 与 Claude 3.5 Sonnet，但市场的焦点几乎被 DeepSeek 全面吸走。随后在 2025 年春节前后，DeepSeek 仅以 0 投放便拿下数千万日活，直接超越 2024 年加大投放的 Kimi，且一度超过了字节豆包。
那段时间是 Kimi 的“艰难期”。2025 年春节过后，kimi 出现了三个关键转向：
- 将“持续拿到 SOTA（模型最佳表现）”作为最高优先级目标。
- 大幅压缩 C 端投放。
- 从闭源走向开源。
在上述调整之后，Kimi 在方向选择与技术产出上逐步体现出更稳定的成果。
聚焦 coding 与 Agent：“生产力优先”落到执行
与智谱的路径类似，Kimi 也是国内较早把资源投入到编程能力的团队之一，而编程正是通用 Agent 的核心能力。
这与杨植麟长期强调的“生产力场景优先”“效率场景优先”理念相互呼应。但在 2024 年阶段，Kimi 的动作仍较为分散，也尝试过面向海外的 to C 产品与视频生成。
到了 2025 年后，Kimi 明显更聚焦。开源的 Kimi K2（今年 7 月）以及自 2026 年 1 月至今持续迭代的 K2.5 与 K2.6，都在强化编程与 Agent 能力。
其中，K2 是 Kimi 借鉴 DeepSeek 经验、补齐预训练能力后推出的模型，采用与 DeepSeek-V3 类似的 MoE（混合专家）以及 MLA（Multi-Head Latent Attention，多头潜在注意力）架构，将总参数扩展至 1T（万亿参数），从而强化编程与多轮工具调用等 agent 能力。两个月后，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 针对编程与 Agent 的优化，也适配到了 OpenClaw（业内称“龙虾”）；随后 Kimi 在 2 月 15 日推出云端龙虾 Kimi Claw，主打低门槛的一键部署。
模型持续进化的同时，产品也在同步更新，Kimi 今年以来的营收与订阅用户数明显提升。
- 据全球支付平台 Stripe 数据，自 2026 年 1 月底起，Kimi 近 20 天收入已超过 2025 年全年总和。其个人订阅用户 1 月的支付订单数环比增长超过 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，日均访问量出现 10-20 倍的跃升。
MuonClip、Attention Residuals：技术影响逐步显现
在具体技术进展上，2025 年年初，Kimi 曾在 16B 的 Moonlight 模型上验证 Keller Jordan 2024 年开源的 Muon 优化器（最初在 1.5B 规模模型上完成验证）。随后在 1T 规模的 K2 上，Kimi 又提出 Muon 的改进版 MuonClip，后续被广泛采用。
Kimi 创始人杨植麟在多次公开场合提到过这项成果，把它当作技术“taste”的代表案例。刚刚发布的 DeepSeek-V4 也使用了 Muon 优化器，并在此基础上继续提出新的改进。
Moonlight 共同一作之一 Jingyuan Liu 已在 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。该模型是在开源的 DeltNet Attention 基础上做进一步调整。
为了更深入探索线性注意力，Kimi 从 AI 研究者杨松林发起的 FLA 线性注意力开源社区中，吸纳了一批活跃开发者张宇与陈广宇。张宇就读于苏州大学计算机科学与技术学院博士阶段，陈广宇则是一名高中生。
2026 年 3 月，Kimi 提出 Attention Residuals（注意力残差）。该方法把 Transformer 的注意力机制引入其中，用来缓解传统残差连接（Residual Connection）可能带来的信息稀释与训练不稳定等问题。残差链接作为深度神经网络已长期使用的一项基础技术，也引发了外界关注。马斯克在推特转发这一成果时写道：“Impressive work from Kimi”。
Attention Residuals 有三位核心作者：Kimi 从 FLA 社区挖掘的陈广宇与张宇，以及被称为“苏神”的苏剑林。他是大模型中广泛使用 RoPE（旋转式位置编码）的作者，长期独自在广州工作。
Attention Residuals 与 DeepSeek 在 2025 年年底提出的 mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections 流形约束超连接）追求的目标在某些层面相近。而 mHC 改进的 HC，则源自字节跳动 Seed 团队的思路。
从 HC、mHC 到 Attention Residuals，这些连续出现的技术突破，折射出中国 AI 人才密度不断提升以及竞争强度持续加码的现实。
从“太贵”到“好便宜”
2024 年底，《晚点 LatePost》在《中国大模型生存战：巨头围剿，创业难熬》一文中提到，面对“会跳舞的大象”字节，一批大模型创业公司承受着巨大压力。
过去 18 个月里，两个关键节点让创业公司的“第一线机会”逐渐打开。
其一是 DeepSeek-R1 让开源模型生态真正变得繁荣，活跃度显著提升。大量开源模型之间的技术交流加速，推动模型快速进化；其二是 Agent 应用的普及节奏加快，同期上市的智谱、MiniMax 股价随之走强，带动更多资金重新流入大模型行业。
目前，MiniMax 与智谱的市值大致在 2000 至 4000 亿人民币之间波动。也因此，估值约 1400 亿人民币的 Kimi 变成了市场关注的热门投资标的。
下一步，这些模型公司要面对的关键任务，是继续维持模型 SOTA，并验证围绕“token”所构建的商业模式是否可持续。
模型能力的本质仍是人才。2026 年初，Kimi 创始人杨植麟在全员信中提到：2026 年公司的平均激励将达到 2025 年的 200%，并计划显著提高期权回购额度。
2026 年 4 月初，《晚点 LatePost》也曾报道，Kimi 给实习生发放期权“穿越计划”。由于 Kimi 在数月内估值翻了 4 倍以上且尚未上市，其期权自然更具吸引力。
但即便如此，Kimi 仍面临不小的人才压力。由于其在编程、agent 等方向表现突出、赛道竞争正在升温，Kimi 相关岗位也成为竞争对手重点关注的挖角对象。
在商业模式层面，中国大模型创业公司普遍依赖两条路径实现收入：一是通过 API 提供模型，按照 token 的实际用量计费；二是基于自家模型打造应用，通过按月或按年订阅的方式获取付费用户。要验证商业模式，关键在于是否能拿到足够且高质量的算力，能否以高效推理把成本控制住，以及能否依靠产品体验形成“溢价”。而获得足够的资金，正是上述一切的前提。
