DeepSeek-R1之后，Kimi K2 Thinking又给OpenAI们亿点点震撼(2)

以至于，有国外AI发烧友在X上直接@了 OpenAl 的 CEO 奧特曼抛出了一个极其尖锐的问题：“你(Sam)凭什么需要数万亿美元才能做出顶尖模型而现在来自中国的模型，只花了区区460万美元就已经做得和你一样好，甚至更好?这到底是为什么?”

有网友评论：这个问题，简直是把所有的硅谷 AI巨头们架在火上烤。它用一种无可辩驳的方式证明了：更聪明的算法、更专注的团队以及站在巨人（开源社区）的肩膀上，完全可以以小博大。

同时，Kimi也升级了C端的会员计划。

规则改写：开源协议的反向输出

Kimi K2 Thinking的发布，迅速引发了全球AI社区的强烈反响。Hugging Face联合创始人Thomas Wolf的评价绝非个例，来自各方的反馈都肯定了这款模型的重要意义。

业内普遍认为，Kimi K2 Thinking极大地缩小了开源模型与闭源模型之间的差距，甚至在多个关键领域实现了反超。

开源的、可自由使用和修改的模型，首次在推理、编程和Agent能力等多个维度与顶尖闭源模型站在同一水平线上。

开发者社区对模型的实际表现给予了积极评价。有开发者测试后表示，Kimi K2 Thinking在创意写作方面表现出色，能够“将粗略的灵感转化为清晰、动人且意图明确的叙述”。

同时，其在处理复杂编程任务时展现出的逻辑性和完整性也令人印象深刻。

Kimi K2 Thinking引发广泛讨论的，不仅是其技术实力，还有其独特的开源规则。

模型采用Modified MIT许可证，在保留标准MIT许可证绝大多数自由的基础上，添加了一项关键限制：“如果此模型被用于超过一亿月活用户，或者2000万美元月收入的商业产品中，需要注明商品底层使用了 Kimi K2模型”。

有美国的科技博主表示，Kimi K2为防止美国一些公司继续白剽这些开源模型并套牌说是自己的，出现了比较“奇怪”的modifiedMIT License，并感叹:“世界颠倒了，这可不好”。

这一条款为开源软件协议带来了新思路。对于绝大多数研究机构和企业应用，这只是一项轻量级的 attribution要求，不影响商业使用和衍生开发。

但当项目规模达到巨头级别时，仍需保留对原始开发者的尊重和认可。

这种规则设计，可视为中国AI企业首次在开源协议中引入如此影响力的条款，开创了开源规则“反向输出”的先例。

长期以来，中国科技企业更多是国际开源规则的接受者，而Kimi K2 Thinking的开源协议标志着这一格局正在改变。

以小博大，重塑AI竞争格局

DeepSeek-R1和Kimi K2 Thinking这类小成本模型的崛起，正在从根本上改变全球大模型行业的竞争规则和未来走向。

这些模型证明了，通过架构创新和工程优化，完全可以在控制成本的同时实现顶尖性能。

传统的“规模至上”的发展模式遭到挑战。过去，OpenAI及美国AI公司的核心护城河之一是强大的融资能力和大规模算力基础。

而今，一个依赖数十亿美元投入、指望高价API收回成本的商业模式，突然要面对一个性能接近、但API成本低10倍的竞争者。