踢爆1：Kimi K3 跟DeepSeek一樣，都是用蒸餾法（distillation）竊取美國頂尖模型！DeepSeek偷 的是Chat GPT，Kimi K3偷的是Anthropic 的Fable AI模型！！
踢爆2：Kimi K3跟DeepSeek一樣宣稱用低階晶片、低成本就可以有高效AI模型，事實上背地裡都是偷偷使用輝達的高階AI晶片與伺服器！Kimi K3利用租借位於泰國，目前最高階的輝達GB300伺服器來訓練其模型，根本不是用其自行開發的低階晶片所打造！！
美國已經學聰明了，在其AI模型輸出時都會留下浮水印(暗碼)，是不是利用蒸餾方式竊取資料，一查便知！！
中國用補貼方式低價搶市，目的就是要擊敗其他國家的業者。然而，便宜治百病，就算USER知道有資安問題，看在便宜的份上，還是越來越多美國企業使用中國的AI模型！！依美國專業機構的最新統計，美國58%的企業使用中國AI模型，若以Token來計算，更達到63%。而在今年3月，美國業者使用中國AI模型的比例就正式超越使用美國AI模型了！
試想，DeepSeek的費用只要美國業者的1/10，Kimi K3也只要1/5，但效能相近。看在錢的份上，多數業者自然選擇用中國模型了。
更糟糕的是，包含亞馬遜等CSP業者更直接提供Kimi K3、DeepSeek等中國模型給客戶使用，等於間接助長了中國AI模型的快速成長！！美國政府表面上說要禁，實際上卻沒有具體動作，誰的問題？？
整理包／Kimi K3 給 AI 市場投下震撼彈！會引發「DeepSeek 時刻2.0」嗎？一次看懂
2026/07/24 經濟日報 新聞部新媒體中心／編輯林明誼整理、AI協助製稿
自從中國大陸的開源AI模型Kimi K3推出後，用戶請求量遠超預期，其開發公司月之暗面暫停一般消費者新會員訂閱，將算力優先提供給既有訂閱用戶，就連OpenAI總裁布羅克曼都大力稱讚，表示模型開發方面大陸「可能僅落後美國四個月」。
Kimi K3會引發「DeepSeek時刻2.0」嗎？它跟當年的DeepSeek又有何不同？《經濟日報》為您整理相關資訊。
一、Kimi K3 有何厲害？為何爆紅？
月之暗面推出的Kimi K3，憑藉超大規模、開放權重及程式設計能力，引發全球AI產業關注。Kimi K3規模高達2.8兆個參數，且上下文窗口（最大處理容量）達100萬Token，支援視覺理解，並針對軟體工程、知識工作、深度研究、多模態理解等複雜任務進行優化。
在模型表現方面，月之暗面宣稱Kimi K3能力已可比肩OpenAI及Anthropic的頂尖產品。事實上，Kimi K3在多項早期測試中表現突出，在AI模型評測平台Arena的前端程式設計排行榜登上榜首，在其他程式設計基準測試中也打敗Anthropic的Opus 4.8和OpenAI的GPT5.5等美國先進模型。
不過，K3並非在所有項目都已全面領先。月之暗面承認，K3雖然具備競爭力，但在使用者體驗方面仍有明顯差距；在部分綜合能力評估中，表現也仍落後部分閉源模型。
界面新聞指出，美國加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）研究人員創建的Code Arena，採用匿名雙盲對戰機制，匯集全球數百萬名使用者的真實回饋，有大模型程式設計能力的黃金標準之稱。而Kimi K3模型以1,679分超越Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol，位居第一。 圖／取自界面新聞另外，有傳言質疑Kimi K3是蒸餾自美國模型而來。蒸餾是指將高性能AI模型的輸出數據用於另一套AI開發的手段。雖然容易高效提升性能，但多數美國企業將未經授權的蒸餾視作侵權違規行為並禁止。
對於上述質疑，月之暗面表示，K3的性能提升主要來自三大自研技術，包括提高訓練數據使用效率、改善超長任務處理能力，以及提升大型模型的訓練穩定性與推論效率。公司藉此降低訓練成本、算力功耗及單個Token的使用成本。
不過，與當初的「DeepSeek時刻」有些不同的是，Kimi K3主打高階市場，目前不採取低價策略，且價格高於多數中國大陸模型、約與Anthropic的中階模型相當，但仍然比Claude Opus與GPT-5.5便宜。
二、開源模型性能比肩 ChatGPT、Claude 會改變 AI 產業嗎？
Kimi K3的重要性，在於代表開源模型的能力可能開始接近部分閉源模型。過去開源模型通常較便宜、容易客製化，但性能明顯弱於閉源模型，而Kimi K3在部分程式設計與複雜任務上的表現，正在改變這項市場認知。
另外，像Kimi K3這樣具備開放權重能力的模型，可供使用者下載，並利用企業自身資料進行客製化微調。相較於主要透過API使用的閉源模型，企業使用開源模型時，能依照自身需求修改、部署及優化，降低開發AI應用的門檻，也減少對單一模型供應商的依賴。
業內人士分析，未來行業前沿可能不再是誰能從零開始訓練模型，而是誰能更快進行調整、微調及產品化。以開源模型為主的大陸AI企業的競爭焦點，也逐漸從追求參數規模，轉向複雜任務處理、AI代理應用、商業化落地及全球市場布局。
如果企業能以較低成本取得性能足夠的開源模型，AI可能逐漸由稀缺技術走向大宗商品化，進而引發價格競爭，削弱OpenAI、Anthropic等閉源模型業者的定價能力與護城河。
而Kimi K3也如同當時的「DeepSeek時刻」，動搖了業界砸錢建設AI基礎設施的必要性，但人們似乎也如同當時的「DeepSeek時刻」，對Kimi K3可能帶來的效益有所誤解。輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳指出，價格更低的開放模型能讓更多人與企業使用AI，從而提高市場對輝達晶片、資料中心和運算能力的需求，實際上非常有益於AI產業發展。
三、大陸 AI 靠什麼進攻美國企業？
中國大陸AI模型快速進入美國企業市場，主要依靠四項優勢：成本較低、性能差距縮小、開源部署彈性，以及降低企業對單一供應商的依賴。
2026年初，中國大陸AI模型使用量仍不到美國模型的一半，但2月之後曾多次超越美國模型。至6月底的一周，大陸AI模型總調用量達25兆Token，較5月底增加一倍，並高於美國模型調用量78%。這項變化不只反映企業對AI成本的重視，也與大陸模型性能改善、開源模式及部署彈性提高有關。而「模型路由」（model routing）服務的興起，讓企業可以依工作內容將任務分配給價格更低的模型，幫助企業提高成本效益，這也有助於大陸AI模型再美國企業的興起。
再加上中國大陸主流AI模型較積極發展開源生態，開發者可以檢視及使用部分模型內容，並根據企業需求自行修改與部署。這讓企業能針對特定工作場景進行優化，也能降低對OpenAI、Anthropic、Google等單一閉源模型供應商的依賴。
不過，使用開源模型也代表企業需要自行承擔模型管理、安全維護及資料保護責任。中國大陸企業未來是否會持續對外開放模型，也存在不確定性。另一方面，基於資安及法規考量，美國政府機構及相關企業仍不太可能使用中國大陸模型，因此大陸AI對美國相關業者的衝擊可能有限。
沒有留言:
發佈留言