国内大模型初创公司月之暗面（Moonshot AI）近日因大幅削减市场投放预算再次引发业界关注。据界面新闻报道，月之暗面已暂停多个安卓渠道及第三方广告平台的投放。此前，月之暗面以激进的市场策略著称，2024年9月起每月在营销和流量获取上的投入高达近2亿元，重点投放平台包括小红书、B站、知乎等。Kimi每获取一名注册用户的成本约为30元。然而，知情人士透露，近期Kimi的自然新增用户量大幅上涨。月之暗面联合创始人张予彤此前也曾在社交媒体上展示了用户增长趋势图，显示春节后

在国内 AI 领域，Kimi 曾是备受关注的创业产品，但随着 DeepSeek 的崛起，这一局面正悄然改变。近日，月之暗面公司宣布将大幅削减 Kimi 的广告投放预算，暂停多个安卓渠道的推广以及与第三方广告平台的合作，这一决策显然是对 DeepSeek 迅猛发展的直接反应。根据界面新闻的报道，DeepSeek 在短短数十天内成功吸引了3500万日活跃用户，而 Kimi 在过去一年多的时间内投入大量资金，日活跃用户却未能突破千万。这种鲜明的对比，令 Kimi 团队不得不重新审视其市场战略。知情人士透露，DeepSeek 的

​2月18日，北京月之暗面科技有限公司宣布在Kimi开放平台推出最新模型——kimi-latest，旨在为开发者和企业用户提供更强大、更稳定的AI生成能力。自2024年1月31日Kimi开放平台公测以来，moonshot-v1系列模型一直是Kimi智能助手的核心支持。

随着全球人工智能领域的竞争日益激烈，国产 AI 模型正在迅速崛起。近日，国产 AI “三英”——DeepSeek、Kimi 和 MiniMax 相继发布了新版本，显示出与 OpenAI 的 GPT 系列抗衡的潜力。1月20日，DeepSeek 正式推出了 DeepSeek-R1，并同步开源了模型权重。DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用强化学习技术，借助极少的标注数据显著提升了模型的推理能力。根据其测试数据，该模型在美国 AIME2024、MATH-500和 SWE-bench Verified 等多个标准测试中，其表现超越了 OpenAI 的 o1版本，展现出强大的数学、代码及自然语言

近日，北京月之暗面科技有限公司宣布其旗下智能助手 Kimi 迎来了重大技术升级，推出了全新的 k1.5多模态思考模型。这一模型在多模态推理和通用推理能力上达到了行业领先水平，标志着 Kimi 在人工智能领域的又一次突破性进展。

根据研究机构 QuestMobile 的最新数据显示，截至2024年11月底，中国的 AIGC（人工智能生成内容）应用月活跃用户已经突破了1亿大关。其中，字节跳动旗下的豆包表现突出，凭借其强大的用户基础，独占了市场的一半用户。与此同时，百度的文小言与月之暗面开发的 Kimi 智能助手也在市场中占据了一席之地。随着 AIGC 应用的快速增长，用户数量逐渐向头部企业集中。根据数据显示，豆包在2024年上半年用户数量实现了大幅增长，从6月底的2751万跃升至11月的5600万。Kimi 智能助手也表现不俗，自10

2025年1月15日，北京月之暗面科技有限公司宣布全新多模态图片理解模型moonshot-v1-vision-preview正式发布，该模型完善了moonshot-v1模型系列的多模态能力，助力Kimi更好地理解世界。Vision模型具备强大的图像识别能力，能准确识别图像中的复杂细节和细微差别，无论是食物还是动物，都能区分出相似但不相同的对象。例如，面对16张相似的人眼较难区分的蓝莓松饼和吉娃娃图片，Vision模型能精确地区分和识别。

​月之暗面今日宣布发布全新视觉思考模型k1。这一模型基于强化学习技术，不仅支持端到端的图像理解，还整合了思维链技术，将能力扩展到了数学之外的更多基础科学领域，包括物理和化学。在基准能力测试中，k1模型的表现超越了全球领先的标杆模型，如OpenAI的o1、GPT-4o以及Claude3.5Sonnet。

月之暗面旗下人工智能助手Kimi已上线新功能——视觉思考版。这一更新使得Kimi能够对用户发送的图片进行细致的观察和深入分析，揭示图片背后的秘密。用户现在可以直接向Kimi提出问题，利用其视觉思考能力来解答疑惑。

12月5日，金沙江创投主管合伙人朱啸虎就月之暗面创始人杨植麟和联合创始人兼CTO张宇韬近期被循环智能部分投资人在香港提起的仲裁事件做出回应。他表示，月之暗面本是循环智能内部开发了两年的项目，至今仍未获得循环智能股东正式决议。朱啸虎进一步澄清，这场纠纷不仅仅是豁免书的问题，更牵涉到董事会决议的延误及利益冲突问题。据了解，月之暗面（Moonshot AI）于2023年3月成立，且在同年10月推出了明星产品Kimi，迅速获得市场关注，并一度超越文心一言，成为业界热议的焦点。

人工智能聊天工具Kimi正在内测创新功能"Kimi创作空间"，这一AI视频生成服务引发业界广泛关注。据新浪科技消息，该功能目前处于灰度测试阶段，为用户提供全新的创意表达方式。据内部人士透露，"Kimi创作空间"将在Kimi官网首页底部区域上线。用户可以通过12种预设风格模板和自定义创作功能，制作个性化音乐视频。更值得注意的是，用户每天将获得免费生成100秒视频的权限。该功能不仅支持添加个性化音乐，还允许用户详细描述视频场景，为创意表达提供更多可能性。这一创新标志着AI

月之暗面科技有限公司与清华大学MADSys实验室联合发布了一项名为Mooncake的开源项目，旨在共建以KVCache为中心的大模型推理架构。2024年6月，双方曾联合发布Kimi底层的Mooncake推理系统设计方案，该方案基于PD分离和以存换算架构，显著提升了推理吞吐量，受到业界广泛关注。

在人工智能迅速发展的时代，大型模型的智能化水平不断提升，但随之而来的推理系统效率挑战也越来越明显。如何应对高推理负载、降低推理成本、缩短响应时间，已成为业界共同面对的重要问题。Kimi 公司联合清华大学的 MADSys 实验室，推出了基于 KVCache 的 Mooncake 推理系统设计方案，该方案于2024年6月正式发布。Mooncake 推理系统通过创新的 PD 分离架构和以存换算为中心的理念，显著提升了推理的吞吐能力，吸引了广泛的行业关注。为了进一步推动这一技术框架的应用与普及，Kimi 与清华

Kimi 官方宣布Kimi 数学版上线，用户可以通过访问 Kimi 网页（kimi.ai），找到侧边栏的「眼镜」图标，开始与由 k0-math 模型驱动的 Kimi 数学版进行互动。这一新功能旨在通过数学公式帮助用户更好地理解和应用数学知识。Kimi 数学版不仅局限于简单的数学运算，其设计理念源于热门电视剧《生活大爆炸》中角色 Sheldon 的理科思维。Kimi 数学版能够用科学的方法和思维模式来解释生活中的各种现象，帮助用户从更深层次去理解身边的世界。此外，用户还可以邀请 Kimi 数学版一起玩经典的24点游戏

月之暗面旗下Kimi智能助手宣布 Kimi 探索版再进化，引入搜索意图增强、信源分析和链式思考三大推理能力。意图增强能力使Kimi探索版能够将抽象和模糊的问题具体化，拓展用户的真实搜索意图。 信源分析能力让Kimi探索版从大量搜索结果中筛选出更具权威性和可靠性的信源，并提供溯源链接，精确到段落级别。 ​链式思考能力则使Kimi探索版能够基于思维链推理能力处理产品、公司、行业等研究问题。

月之暗面Kimi智能助手宣布推出新一代数学推理模型k0-math。k0-math模型在多项数学基准能力测试中表现突出，其成绩在中考、高考、考研以及包含入门竞赛题的MATH等4个数学基准测试中超过了OpenAI o1系列的o1-mini和o1-preview模型。

阿里巴巴旗下通义AI通过官方微博对近期网传的AI产品营销投放数据进行了公开澄清。此前网络流传的数据显示，多家AI产品第三季度投放费用高达亿元级别，其中包括通义千问在内的具体投放数据引发广泛关注。根据通义AI官方回应，网传通义千问第三季度投放450万、10月前20天投放90万等数据与实际情况严重不符。官方明确表示，实际投放费用远低于网传数字，但未具体透露真实投放金额。同时，网传消息还提到其他AI产品的投放数据，如kimi第三季度投放1.5亿、10月前20天投放1.1亿，夸克第

Kimi人工智能助手最近推出了一项重大更新，为用户带来了备受期待的语音通话功能。这一突破性的发展不仅丰富了用户与AI互动的方式，还为学习和职场场景提供了创新解决方案。新功能的核心在于其多样化的应用场景和个性化的用户体验。在基础语音对话的基础上，Kimi巧妙地融入了实时字幕显示功能，让用户可以在语音界面直观地查看对话内容，大大提高了交流的效率和准确性。为了使对话更加自然流畅，Kimi还支持打断式交谈，真正模拟了人与人之间的交流方式。用户可以根据个人喜

日前，不少用户反馈， Kimi已经开始内测"探索版"，获得内测资格的用户只要子啊在输入框中输入 “/”，就能看到新的功能选项。从Kimi探索版截图界面可以看到，页面会提示:输入 “/”使用 Kimi探索版，解决复杂的搜索问题。值得一提的是，由于处于功能内测中，目前每个获得内测权限的账号每天也只能使用5次。据了解， Kimi探索版在智力和推理能力有了非常大的提升，尤其是在数学、编程等领域表现突出。用户在提出一个问题时，Kimi探索版首先会对问题进行拆解，然后再进行深度的搜索

近日，2024云栖大会开幕式上，月之暗面Kimi创始人杨植麟在谈及生成式AI技术对于AI应用产品研发的影响时指出，当前的AI技术发展为产品经理提供了新的探索机会。关键在于找到延时和增长用户体验之间的平衡点，让增量的价值大于体验的损失。杨植麟认为，生成式AI产出答案需要系统的思考，导致了延时的增加，这对用户来说可能会有一个不好的体验。但是，它思考更长确实可能提供更好的输出，能拿到更好的结果，甚至能完成一些更复杂的任务。杨植麟认为，这对一些更高价值的产品，