Kimi K3引全球侧目:月之暗面首度回应蒸馏争议
该API调用返回空数据列表,usage中prompt_tokens为911,completion_tokens为0,总计911个token,且未使用缓存token,无图像或音频token消耗。
7月22日消息,这两天,AI圈又被刷屏了。

事情是这样的:月之暗面最近发布了新一代开源模型——Kimi K3。原本以为只是一次常规更新,没想到直接引爆了全球技术社区的热议,甚至连马斯克都亲自下场,在社交平台上留下一句:“令人印象深刻。”
但热闹背后,质疑声也随之而来。行业内的声音迅速分成了两派:一派惊叹于中国模型的迭代速度,另一派则直接抛出灵魂拷问——K3性能跃升这么快,是不是偷偷“蒸馏”了Claude或GPT?
针对这些疑问,月之暗面Kimi企业业务负责人黄震昕首次就外界关心的技术路线等话题,作出了集中回应。
“蒸馏”争议:月之暗面强调技术自主
K3发布后,围绕中国AI模型能力提升速度的讨论再度升温。核心争议很明确:如此快速地实现高性能,到底有没有依赖对海外先进模型的知识蒸馏?
所谓模型蒸馏,简单说就是利用大型教师模型的输出来训练较小的学生模型,使其获得接近教师模型的能力。这在AI行业里属于常见技术手段,但问题在于——如果未经授权大规模复制商业模型能力,就可能涉及知识产权与竞争问题。
此前,Anthropic曾公开指控部分中国AI公司通过大量账号交互获取Claude模型能力用于训练自身模型,并称之为“工业规模蒸馏攻击”。这一指控在行业内引发了不小的争议。
针对类似质疑,黄震昕明确表示,K3性能跃升的核心来自底层原创架构创新,并非对现有模型蒸馏复刻。据南方都市报报道,他进一步介绍了三大底层自研技术:一是由Kimi首次应用于大模型训练的全新二阶优化器Moon Clip;二是自研线性注意力机制Kimi Linear Tension——行业存在一个有趣的“AI摩尔定律”:AI可执行任务时长每7个月翻一倍,而这套机制让上下文窗口扩大十倍,训练成本仅同步扩大十倍;三是Attention Residuals(注意力残差),这项技术曾让马斯克专门发文称赞。
暂停C端新客订阅:要守住付费客户的使用体验底线
7月19日,Kimi发布致歉信称,用户请求量已大幅超出其预估,为保障已有订阅用户的体验,Kimi宣布暂停C端新用户订阅。黄震昕回应说,当时公司面临两难选择,最终选择“宁可暂时放弃新增收入,也要守住付费客户的使用体验底线”。
至于定价贵的问题,黄震昕也做了解释:开源模型、中国大模型不该被贴上低价标签,Kimi做出了SOTA级模型,也能匹配合理商业定价。
此外,他还强调,Kimi会继续坚持开源路线,核心底层技术、论文均对外公开,对行业保持开放姿态,未来也不会改变。
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