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月之暗面将完成20亿美元新融资,估值破200亿美元
晚点LatePost 2026-05-06 16:38

《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。

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Artificial Analysis 的综合智能指数。 Kimi K2.6 低于 OpenAI、Anthropic 和 Google DeepMind 三家公司的新模型,高于 Meta 的 Muse 和 xAI 的 Grok。

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。


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。(转载自晚点LatePost)

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