文 | 科技新知，作者丨櫻木，編輯丨江蘺、九黎
近日，在 36 氪 WAVES 舉辦的大會上，一個有趣的環(huán)節(jié)引發(fā)了人們的熱議：主辦方讓 Kimi 與 Minimax 兩家的投資人進行了對談。
隨著 DeepSeek 的橫空出世，整個中國大模型的牌局已天翻地覆。 行業(yè)龍頭的格局，從原來的大模型六小龍，逐漸演變成了今天的基模五強。
當六小龍不再是市場的焦點時，安靜很久的 Kimi 和 Minimax 在 前不久 不約而同有了新動作： Kimi 開源了編程模型 Kimi -Dev，它的第一個 Agent Kimi -Researcher 深度研究也開啟小范圍測試。而 Minimax 則開源了首個推理模型 Minimax -M1，并完成連續(xù)五天 包含大模型、視頻生成、音頻生成等多個方向的更加 。
而另一邊，Minimax 則似乎想要彌補自身的遺憾，在沒有接入 DeepSeek 之后，繼續(xù)發(fā)力全方向的布局。
這似乎也意味著，大模型競爭進入下半場之后，更多的變量正在醞釀之中，而從各項評測來看，Kimi 與 Minimax 的新產(chǎn)品，似乎都有著不錯的效果。
在沒等來 R2 之后的緩沖期，六小龍中的代表們，正在試圖攜帶著各自的大招，開啟下半場。而從報道來看，無論是頻繁與 DeepSeek 撞論文的 Kimi，還是曾經(jīng)和 DeepSeek 賭同一個技術(shù)路徑的 Minimax，似乎都帶著一絲不甘心。
而 在大廠 先后加入 大模型賽道 后 ，六小龍中， Kimi 和 Minimax 正試圖 找到自己的生存方式。從某種程度來說，競爭的模式正在發(fā)生改變，而 在泡沫消散之后，越來越懂經(jīng)營的六小龍們，也在期待著下一個周期的開始 。
Kimi 和 Minimax 接連放大招
" 一年前，就是比投放、比用戶，現(xiàn)在則回到技術(shù)前沿，回到強認知，我相信反而更適合以技術(shù)大牛為核心的創(chuàng)業(yè)團隊。因為比投放，其實是大廠的機會，所以我覺得他們狀態(tài)還挺好的。 " 在這次對談上，真格基金合伙人戴雨森在談到 Kimi 與 Minimax 時如是說。
正如其所言， 近日，相較于在教育、醫(yī)療等垂類應(yīng)用場景中爭奪的大廠，Kimi 與 Minimax 似乎更希望在基礎(chǔ)技術(shù)上展現(xiàn)自身的底色。
6 月 20 日，Kimi 官方發(fā)布消息， Kimi -Researcher（深度研究） ，開始小范圍灰度測試。 據(jù)官方消息透露， 模型即 Agent， Kimi -Researcher 是基于端到端自主強化學(xué)習(xí)（end-to-end agentic RL）技術(shù)訓(xùn)練的新一代 Agent 模型，也是一個專為深度研究任務(wù)而生的 Agent 產(chǎn)品。
做為內(nèi)測用戶，可以看到的是，Kimi 這次試圖去打造的就是 " 高實用性 " 以及 " 靠譜 " 的產(chǎn)品。
按照官方的數(shù)據(jù)， 每個任務(wù)平均進行 23 步推理，自主梳理并解決需求 ， 平均規(guī)劃 74 個關(guān)鍵詞，找到 206 個網(wǎng)址，由模型判斷并篩選出信息質(zhì)量最高的前 3.2% 內(nèi)容，剔除冗余、低質(zhì)信息 。 報告的平均長度在萬字以上 ， 平均引用約 26 個高質(zhì)量、可溯源的信源 。
很明顯，Kimi 此次直指需要低幻覺類的垂類賽道。從小紅書等社交媒體反饋來看，論文黨、甚至如金融、法律等高頻需要深度探索的方向，都對 Kimi-researcher 有著不錯的評價。
與此同時，Minimax 也用全新的模型在展示自身的肌肉。根據(jù)極客公園報道， 作為推理模型， Minimax -M1 在長上下文理解能力上，是目前包括所有閉源和開源模型在內(nèi)，能力全球前二的模型，且在訓(xùn)練和推理成本上 有 極高的性價比。
M1 仍然延續(xù)著 MoE 架構(gòu)，而在注意力機制上和強化學(xué)習(xí)算法上的創(chuàng)新讓 M1 鮮明 地 區(qū)別于其他推理模型。模型總參數(shù)達到 4560 億參數(shù)，原生支持 100 萬 token 的上下文長度輸入，以及目前所有模型中最長的 80ktoken 的輸出長度。
在 專業(yè)上下文能力的測評 中，M1 的表現(xiàn)遠超包括 DeepSeek -R1-0528 和 Qwen3-235B 在內(nèi)的所有開源模型，甚至超越 OpenAI o3 和 Claude 4 Opus，僅小幅落后 SOTA 的 Gemini 2.5 Pro。
實用性超強的 agent，能力出眾的大模型，Kimi 和 Minimax 試圖開啟的是一場全方位的競速，而從更深層次上來看，兩家公司更希望表達的則是，打破大眾對于大模型賽道的固有心智。
渴望一場DeepSeek 式的勝利
相較于 DeepSeek 的光芒萬丈，不得不說，此刻回頭來看，Kimi 與 Minimax 是兩家曾充滿遺憾的公司。
楊植麟 清華出身， 同時在 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）語言技術(shù)研究所（LTI）讀博，導(dǎo)師是蘋果 AI 負責(zé)人 Ruslan Salakhutdinov 和 Google AI 首席科學(xué)家 William W. Cohen，這樣的學(xué)術(shù)背景，在技術(shù)可信度上遠超普通創(chuàng)業(yè)者。
而且他 在 循環(huán)智能 等方面的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷 ，已經(jīng)在企業(yè)級 AI 落地方面證明過自己。這 更能 讓資本相信，這個人不只是懂技術(shù)，還會做生意。 高頻快速的融資，讓其估值迅速爬升。
技術(shù)背景，管理經(jīng)驗，同時具有大量子彈，這讓楊植麟成為前 DeepSeek 時代的明星。
更重要的是， Kimi 的第一仗還打的漂亮， 把長文本技術(shù)提升到了 " 中國 AGI 突破口 " 的高度，精準匹配了資本對 其的期待。
但不可否定的是， DeepSeek 的爆火，一定程度上掩蓋了 Kimi 的部分聲量。
不過，即便是到當下，仍然可以看出，Kimi 在技術(shù)實力上，仍然不遜于 DeepSeek。在基礎(chǔ)研究環(huán)節(jié)， 2 月 18 日， DeepSeek 和月之暗面幾乎同時發(fā)布了他們各自最新的論文，而主題直接「撞車」—— 都是挑戰(zhàn) Transformer 架構(gòu)最核心的注意力機制，讓它能更高效的處理更長的上下文。而更有趣的是，兩家公司的技術(shù)派明星創(chuàng)始人的名字 ， 出現(xiàn)在各自的論文和技術(shù)報告里。
而在近日，兩者撞車的事件又頻頻發(fā)生。在法律、醫(yī)療等方向招聘上的相似，潛移默化的讓外界覺得，似乎 Kimi 仍然是能與 DeepSeek 并駕齊驅(qū)的存在。
而另一邊 Minimax 的遺憾，則來的更為直接。在媒體的報道中，Minimax 其實更早的啟用了與 DeepSeek 相同的技術(shù)路線。 2023 年下半年，大部分國內(nèi)大模型廠商還在繼續(xù)迭代稠密模型（dense model）之際， Minimax 創(chuàng)始人兼 CEO 閆俊杰就把 80% 以上的研發(fā)和算力資源 ， 投到了一件不確定的事情上—— MoE（Mixture of Experts 混合專家模型）。
2024 年 1 月， Minimax 上線的 abab6，成為國內(nèi)首個 MoE 大模型。此后，MoE 架構(gòu)徹底取代稠密架構(gòu)，成了大模型領(lǐng)域技術(shù)迭代的新方向， 而 年初爆火出圈的 DeepSeek ， 應(yīng)用的正是 MoE。 雖然無法一概而論的將兩者在此維度上進行比較，但可以驗證的卻是兩者間肉眼可見的落差。
而從這個維度上來看，沒有被大廠打敗，而是被 DeepSeek 超越，也讓兩家在下一個周期即 agent 的爭奪中，渴望著一場真正意義上的翻身仗。
正如戴雨森所言 " 我們不是因為大模型投資 Kimi ，而是投資團隊?，F(xiàn)在是技術(shù)革命的早期，他們?nèi)匀皇菗碛兄袊顑?yōu)秀團隊的 AI 創(chuàng)業(yè)公司之一，以及擁有最多資源的 AI 創(chuàng)業(yè)公司之一。 如果我們相信 AI 是一件非常大的事，你有最好的團隊，又有最多資源，仍然能夠做出很多有意思的事來。 " 而 AI 的下半場，是否仍會按照當下大廠主導(dǎo)，DeepSeek 重點突破的模式演繹，似乎仍然是一道謎題。
AI 公司的生存邏輯正在重構(gòu)
進入 6 月，AI 圈似乎達到了比以往更為熱鬧的情景。羅永浩數(shù)字人直播帶貨拿下天量成交，夸克與元寶在高考報志愿競逐，同時，豆包上線了 AI 播客功能，美團高層點了第一杯 AI 外賣咖啡，AI 的想象力與應(yīng)用正在不斷加速地滲透至生活的各個角落。
這一切的快速演變，似乎讓人看到了紅杉 AI 峰會中所提到的， 下一輪 AI，賣的不是工具，而是收益。
但與此同時，對于 agent 未來演變的辯論也在持續(xù)。拾象 CEO 李廣密曾坦言 Agent 與當前模型能力的匹配程度。 他認為， 今天 Agent 80% 的能力依賴于模型這個引擎。比如，GPT 到了 3.5，多輪對話的通用范式出現(xiàn)了，Chatbot 這種產(chǎn)品形態(tài)就行得通了。Cursor 的崛起也是因為模型發(fā)展到了 Claude 3.5 的水平，它的代碼補全能力才得以成立。
而 AI Research Lead 鐘凱祺 則認為：通用 Agent 的需求基本上就是信息檢索和輕度代碼編寫這兩類，而 GPT-4o 已經(jīng)完成得非常好了。因此，通用 Agent 市場基本上是大模型公司的主戰(zhàn)場，創(chuàng)業(yè)公司很難僅僅通過服務(wù)于通用需求來做大。而創(chuàng)業(yè)公司基本都聚焦在垂直（Vertical）領(lǐng)域。
回到本文的主角： 當 Kimi 用深度研究 Agent 叩開垂類專業(yè)場景的大門，當 Minimax 以推理模型 M1 刷新開源能力邊界， 兩家公司的每一步動作都在印證同一個事實：大模型競爭早已超越 " 參數(shù)比拼 " 的初級階段，進入到 " 心智占領(lǐng) " 的核心戰(zhàn)場。
DeepSeek 的崛起證明，在大廠與創(chuàng)業(yè)公司的博弈中，技術(shù)突破與市場定位的精準耦合，足以重塑行業(yè)認知 —— 而這正是 Kimi 與 Minimax 此刻最迫切的目標。
從技術(shù)路徑看， Kimi 押注 " 垂直 Agent"，試圖用 " 深度研究 " 的專業(yè)標簽切割出差異化賽道； Minimax 則 試圖用 線性注意力機制 打出差異化 ，通過多模態(tài)能力構(gòu)建全場景滲透的想象空間。兩者的策略差異，本質(zhì)是對 "AI 下半場生存法則 " 的不同解讀：前者選擇在大廠尚未重兵布防的垂類扎根，用 " 高實用性 " 對抗大廠的流量優(yōu)勢；后者則延續(xù) " 全棧布局 " 的野心，試圖以技術(shù)性價比彌補生態(tài)短板。
但這場爭奪的關(guān)鍵，或許正如戴雨森所言—— " 投資團隊而非模型 "。當 DeepSeek 用技術(shù)敘事改寫資本邏輯， Kimi 與 Minimax 的核心競爭力，仍在于創(chuàng)始團隊對技術(shù)趨勢的預(yù)判能力（如楊植麟對長文本技術(shù)的堅持、閆俊杰對 MoE 架構(gòu)的提前布局）。在大廠憑借資源優(yōu)勢加速內(nèi)卷的當下，創(chuàng)業(yè)公司的破局點從來不是 " 硬碰硬 "，而是像 DeepSeek 那樣，在某個技術(shù)維度建立不可替代的認知優(yōu)勢，進而占領(lǐng)用戶心智。
如今的 AI 下半場，既是技術(shù)落地的 " 馬拉松 "，也是心智認知的 " 閃電戰(zhàn) "。 Kimi 與 Minimax 的每一次開源、每一個 Agent 的迭代，都是在為 " 下一個 DeepSeek " 的敘事加碼。而當行業(yè)泡沫逐漸消散，真正能穿越周期的，或許正是那些既能在技術(shù)深水區(qū)扎根，又能在用戶心智中刻下獨特標簽的團隊。這場沒有硝煙的戰(zhàn)爭，才剛剛開始。
參考資料：
字母榜，《閆俊杰不甘心》
字母榜，《minimax 的好日子來了？》
王智遠，《 Kimi 還能找到月之亮面嗎？ 》
鳳凰網(wǎng)財經(jīng)，《 Kimi 和 DeepSeek 又撞車？ 》
暗涌，《 一年后，當 Kimi 和 MiniMax 投資人再坐到一起 》
極客公園，《 巨頭博弈下，Agent 的機會和價值究竟在哪里？ 》
36 氪，《 開源還要 IPO？MiniMax 不想被遺忘在這個夏天 》
月之暗面，《 模型即 Agent，Kimi-Researcher（深度研究）開啟內(nèi)測 》
極客公園，《 MiniMax-M1 登場，MiniMax 再次證明自己是一家模型驅(qū)動的 AI 公司 》
