KimivsDeepSeek！新一轮对决来了

国内AI大模型领域再起波澜，Kimi与DeepSeek这两家明星企业正悄然展开新一轮的角逐。Kimi在经历用户快速增长后，现阶段将重心放在提升模型能力和加强垂直领域应用上，悄然上线学术搜索，并招聘法律、医疗等领域数据专家，意在提升专业内容的信息检索质量，减少“幻觉”。与此同时，DeepSeek也在医学方向发力，招聘数据专家，旨在通过加强专业内容索引来提升模型能力。两家企业殊途同归，都瞄准了垂直领域，力求在财经、医疗、法律等专业领域为用户提供更可靠、精准的服务。这场“撞车”背后，是AI大模型企业对AGI的共同追求，以及在通往AGI道路上对技术创新和垂直领域深耕的探索。

几个大模型初创企业里，Kimi当下最为安静。

“（Kimi）最核心的任务就是提升留存，或者把留存作为一个重要的衡量指标” 去年11月，在Kimi上线一周年之际，创始人兼CEO杨植麟曾在一场小型沟通会中亮相并提出了这一观点。

“有一轮大厂的钱进来后，投资人确实会要求看数据，杨植麟作为创始人肯定要在这方面用心”，接近Kimi的人士告诉凤凰网科技，根据披露，那时Kimi的月活用户突破了3600万，跻身国内AI原生应用TOP3的席位。

据了解，今年杨植麟的关注重心早已发生改变。

2月底，Kimi内部专注模型能力的提升，最直观的体现就是榜单，“杨植麟亲自带队”，接近Kimi的人士表示。参与打榜的模型为K1.6，其结果显示，在全球动态基准测试平台 LiveCodeBench，K1.6超过了 GPT o3mini、o1 等模型，在代码生成测试中实现登顶。不过，K1.6和坊间传闻的K2至今没有发布。

与打榜同期进行的，是招聘法律相关的数据专家。5月，Kimi被传进军医疗赛道，实际上同样是招聘医疗领域的相关数据专家，目标是为了提升医疗内容的信息检索质量。

近日，Kimi又悄悄上线了学术搜索。

“很明显，Kimi在加强垂直领域的能力”，另一行业人士对凤凰网科技表示。

“Kimi作为闭源模型，想要去证明自己的能力，打榜是一个很重要的途径，这也是为什么之前杨植麟会带队上场”，多位行业人士对凤凰网科技表示，“早就听说Kimi回归基模了”。而入局垂类赛道，同样不失为一种提升模型能力，减少幻觉的有效手段之一。

在新的对垒格局下，Kimi仍在努力留在牌桌上。

再度撞车DeepSeek

颇为巧合的是，DeepSeek5月在招聘的新数据百晓生，便是以医学方向为主。

所谓百晓生，主要做的是文本语料标注工作，并与AI工程师进行合作提升大模型的能力和反馈质量。

通过加强专业内容的索引，可以有效的减少模型的幻觉率。有行业人士对凤凰网科技表示，“大量专业用户，在财经、医疗、法律、代码等领域对模型的专业和可靠存在需求”。

更早之前，DeepSeek与Kimi都瞄准了法律赛道。

今年2月，Kimi开放了AI数据专家法律方向的招聘，职位要求应聘者具备2年以上法律相关垂类场景工作的经验，有对相关垂类场景较好的专业功底和知识储备，并能理解在法律相关垂类场景中用户的诉求。

据前述行业人士分享，Kimi在2024年曾有相当长的时间保持Web端用户量的第一，拥有大量专业用户，也在外界心中形成了AI可以被当作生产力工具的认知。

昆仑万维CEO方汉在发布新agent产品时也曾对凤凰网科技表示，AI在生产力场景下有着广阔的商业化前景。但现阶段，很多模型在垂类领域的表现只能打60到70分，可用性还不够强。

这也恰恰是当前基座大模型企业发展垂直领域的难点，“想把垂直领域做好了，还是非常考验模型能力的。同时还得做好专业数据的深度挖掘，这是Kimi当前面临的考验”，前述行业人士表示。

同样是在4月，Kimi宣布与财新传媒正式达成内容合作。在Kimi提问财经相关内容时，Kimi将结合财新传媒旗下报道内容，通过模型生成答案，意图是提高真实性，降低幻觉。

目标依旧是AGI

今年以来，国内月活Top3的AI原生应用座次，从豆包、Kimi和文心一言，摇身一变成了DeepSeek、豆包和腾讯元宝。Kimi落到了第四的位置。

与此同时，Kimi暂停了此前的投流营销策略。有接近Kimi的人士对凤凰网科技表示，“Kimi今年更关注自然增长和用户留存”，另有多位博主表示，春节后就没再接到过Kimi的需求。

该行业人士认为，不同时期会有不同市场形势，“DeepSeek的出圈，包括Kimi去年凭借200万字长文本的出圈，都说明了创新的重要性”。这在今天的市场上，也成为了一个新共识。

阶跃星辰CEO姜大昕在不久前的一场小范围沟通会中表达，“DeepSeek给我们的经验就是，投流的逻辑实际上（对AI的c端产品来说）是不成立的”。

“根据我对Kimi的了解，他们一直是把探索AGI、提升模型能力作为目标的”，前述行业人士对凤凰网科技表示，发力垂类赛道不等于放弃对基座模型的预训练，“相反需要在基建上做得更扎实，才能支撑起垂类赛道的专业和领先”。

尽管AI六小虎的概念人们开始提得越来越少了，但其中还是有不少小规模公司仍在追求模型能力的上限。

杨植麟在去年底的沟通中提过一个观点，其认为“AI的发展就像荡秋千，我们会在两种状态之间来回切换：有时候，算法、数据都很ready了，但是算力不够，我们要做的就是加算力；但今天我们发现，不断扩大算力规模已经不一定能直接解决问题了，所以这时就需要通过改变算法，来突破这个瓶颈。”

当前，各个公司从不同路线入手，以期达到模型更高的可用性。

就在端午节前夕，DeepSeek更新了R1模型的小版本升级，并透露该版本模型是基于去年12月发布的V3 Base模型作为基座模型，但在后训练中投入了更多算力，显著提升了模型的思维深度和推理能力。特别是在编程等基准测试中，评分表现已与o3、Gemini-2.5-Pro相当。

DeepSeek官方还着重强调了幻觉改善，称“与旧版相比，更新后的模型在改写润色、总结摘要、阅读理解等场景中，幻觉率降低了 45～50% 左右，能够有效地提供更为准确、可靠的结果”。

阿里云创始人王坚也在不久前的采访中对凤凰网科技表示，当下是基础模型能力最强的时期，鼓励更多开发者去做潜在颠覆式应用的开发。

不过，王坚也坦言，个人并不认可“通用人工智能（AGI）”这一新概念，认为AI的核心价值应回归技术本身。“如果一定要谈未来，AI的发展阶段和能力边界将远超今天人类的想象，至于是否会被定义为AGI，答案或许并不重要。”他强调，技术的颠覆性突破往往诞生于“未被预设的领域”，而当前大模型展现出的能力已让许多传统认知被重新定义。

王坚还以OpenAI的发展历程为例：“ChatGPT的诞生并非一蹴而就，而是建立在GPT-3.5、GPT-4等多次迭代的基础上。关键在于，开发者能否跳出传统思维，主动探索模型潜藏的能力。”他特别表示，如今AI基础模型的成熟度已远超OpenAI初创时期，且技术门槛的降低让更多企业站上同一起跑线。“今天具备这样模型能力的有很多家公司，那在杭州就有DeepSeek，也有千问。（所以）先不要担心大模型能做什么，不能做什么，我觉得这是唯一我们往前走（通往AGI）的方法”。

值得一提的是，最新消息称，两名 OpenAI 公司代表在墨西哥举办的 AI Summit 峰会上透露，公司正在开发下一代基础模型 GPT-5，并计划通过该模型与竞争对手展开更激烈角逐。他们还明确表示，GPT-5即将面世，另有消息称或许是7月。

如若GPT-5如期面世，AI行业或将再度迎来飞跃性时刻。

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