DeepSeek与Kimi“心有灵犀”，国产AI的突破与路线共识

被精准对齐的技术节奏

两家公司的技术演进路径，每一个关键节点的同步，都指向行业最核心的技术命题。

2025年1月，DeepSeek-R1推理模型与Kimi K1.5多模态思考模型同日上线，相隔仅两个小时。二者均是国内最早复现OpenAI o1思维链技术的团队，直接把国产大模型的复杂推理能力拉到了全球第一梯队。

2025年7月，Kimi发布K2开源模型，被《自然》杂志称为[又一个DeepSeek时刻]。这个万亿参数模型的技术报告里，明确采用了DeepSeek-V3首创的MLA多隐头注意力机制。同时首次在万亿级规模上验证了二阶优化器Muon的可行性，替代了行业沿用十年的Adam优化器。九个月后，DeepSeek V4正式官宣，绝大多数模块改用Muon优化器，完成了对这项技术的进一步优化与落地。

在Transformer底层架构的重构上，两家的动作同样高度同频。2026年初，DeepSeek推出mHC流形约束超连接技术，改造深度学习网络的残差连接，将训练效率提升30%。

仅两个月后，Kimi发布的注意力残差技术论文，同样针对Transformer的核心结构实现突破。甚至在长上下文这条核心赛道上，两家也选择了不同解法、同一目标。Kimi深耕线性注意力机制，将长文本计算复杂度从O(n²)降至O(n)，从理论层面实现极致优化。

DeepSeek则聚焦DSA稀疏注意力架构，把百万级上下文的KV Cache显存占用压缩至原有10%。这种同步没有陷入同质化内卷，反而形成了清晰的能力互补。

DeepSeek始终聚焦模型底层的效率重构，把训练与推理成本打到极致，用全栈开源建立开发者信任。Kimi则从长文本能力出发，逐步向长程编码、Agent集群、复杂工程任务落地延伸，解决模型如何真正融入工作流的核心问题。一个筑牢底层技术底座，一个拓宽产业落地边界，路线看似不同，却共同撑起了国产开源模型的全球竞争力。

默契背后的国产AI路线共识

DeepSeek与Kimi的技术同频，是行业浪潮奔涌到临界点时，技术规律与时代大势共同书写的答案。

经过三年多的摸石过河，中国AI终于走出了一条区别于硅谷的、属于自己的发展道路。开源生态的正向循环，是这份默契形成的核心基石。开源从来不是简单的代码开放，而是一套[创新-验证-复用-再创新]的飞轮机制。

当DeepSeek将验证成熟的MLA注意力机制开源，Kimi便跳过了无数试错的深坑，直接在万亿级模型上完成规模化验证。当Kimi分享Muon优化器的万亿级落地经验，DeepSeek又能在此基础上迭代优化，适配更多产业场景。

与OpenAI、Anthropic等海外巨头将技术锁在闭源黑箱中不同，中国的头部玩家选择把创新变成全行业的公共财富，让单点突破快速裂变成为集体跃迁。如今，二者已是中国唯二总参数超万亿、权重完全公开的模型，连英伟达GTC大会都用它们来演示下一代芯片性能，这正是开源生态赢得的全球尊重。

行业核心命题的转变，让所有真正的探索者走向了同一条赛道。当[堆参数]的内卷走到尽头，行业的终极考题变成了：如何在有限的算力约束下，实现模型能力的持续突破，让技术真正转化为生产力。

这个命题直接决定了技术路线的收敛，用更低的成本，造更强的模型，做更实的落地。DeepSeek与Kimi的同频，本质上是两家都精准击中了行业的核心矛盾他们没有满足于在海外巨头划定的框架里做微创新，而是不约而同地扎进了大模型最硬核的根技术：优化器、注意力机制、残差连接。

选择重构底层框架这条路注定艰难，但正是这份对底层创新的执念，让国产AI第一次拥有了和海外巨头掰手腕的底气。

海外持续升级的算力管制，则是这份路线共识形成的最强外部推力。无限堆砌高端算力的路径早已被堵死，中国AI必须在算法创新与工程优化上杀出一条血路，用更少的算力，实现更好的效果。

Kimi直言不具备无限算力的条件，因此始终死磕算法与系统效率。DeepSeek则用极致的工程优化，将模型推理成本降到了行业顶尖水平，V4-Flash的API价格仅为海外同类产品的百分之一。

真正的技术普惠，从来不是喊出来的口号，而是用极致的工程创新，把AI的门槛踩到泥土里，让千行百业都能轻松踏上去，用得起、用得好。

站在行业的坐标系中回望，DeepSeek与Kimi虽选择了不同的突围路径，却正奔赴同一个终点，而中国AI的三大核心共识已清晰成型。

全面拥抱开源，与美国[闭源为主+高定价]的模式形成鲜明对比。锚定自主可控的算力底座，模型的能力上限，终究取决于算力体系的可控底线。让应用需求重新定义技术方向，彻底脱离[为参数而参数]的内卷，回归[为价值而创新]的本质。

硅谷在[造墙]，中国在[修路]。墙的核心是控制与垄断，试图用技术壁垒守住先发优势。

路的核心是连接与开放，用生态的繁荣撬动更长远的未来。从DeepSeek为华为昇腾重写200多个核心算子，到Kimi K2.6在昇腾、壁仞等国产芯片上快速跑通.....黄仁勋那句[如果DeepSeek先在华为平台发布，对美国将是可怕的结果]，恰恰印证了这条路的力量。

这条路是被逼出来的，但历史无数次证明，被迫的创新往往能打开全新的天地。

全球AI格局发生微妙的变化

2026年一季度，OpenRouter官方数据显示，Kimi K2.6在调用量榜单上冲到全球第一，DeepSeek V3.2排名第四。

这个平台是全球最大的AI API聚合市场，调用量排名反映的是真实的市场选择。

更耐人寻味的是下游应用的变化，Cursor Composer 2发布时，对外宣称是[自研]。但很快被技术社区扒出底座是Kimi K2.5，不是简单调用API，是直接拿K2.5微调出来的。Cursor创始人后来接受采访时承认：[Kimi K2.5是我们测试过的最强基座模型]。

日本乐天Rakuten的AI助手也用上了DeepSeek V3作为底座，当一个开源模型的性能足以对标闭源顶级选手时，理性的选择就是用它。斯坦福大学的一份报告显示，中美顶级AI大模型性能差距已从2024年的17.5%，缩小到2025年的0.3%。这个数字可能有些理想化，但趋势是明确的。

中国AI的新叙事，正在从Copy to China变成Copy from China。

结尾

十四个月前，梁文锋说：中国AI最需要证明的是[能不能做出一款世界级的基础模型]。

十四个月后，杨植麟说：问题已经变成[在被封锁的算力生态里，能不能持续地做、一起做，让基础能力的跃迁变成常态]。

现在，DeepSeek和Kimi，两个广东年轻人，正在用万亿参数的开源模型，把这句话翻译成现实。

本文转自AI芯天下

作者 |  方文三

产联社经授权发布