深度测评8个一键生成论文工具，MBA论文写作必备！
2026/1/18 20:24:37
文章深度对比了中国两大AI大模型DeepSeek和Kimi即将推出的V4和K3版本。DeepSeek通过Engram技术优化模型架构，将75%资源用于推理，25%用于记忆，显著提升效率；Kimi则采用Kimi Linear架构挑战Transformer计算瓶颈。DeepSeek在编程和性价比方面占优，Kimi在企业级应用领域表现更强。这场技术对决标志着中国AI正从追随者转变为规则制定者，预示国产大模型即将迎来爆发期。
种种迹象表明，春节前，国产 AI 大模型即将迎来新一波爆发。
万马奔腾。DeepSeek V4、Qwen 4、 Kimi K3 和 GLM 5 ，谁会先发布？谁才是中国 AI 的下一轮排头兵？
谁更有名？
DeepSeek 当之无愧，2025 年初凭借 R1 开源模型模型震动全球！
近期，DeepSeek 一口气发布了 3 篇重磅论文，将算法细节披露到“教科书级别”。
Kimi K2 也在世界范围赢得了广泛的赞誉。全球收入 2025 年暴增 170%。
谁更有钱？
DeepSeek 肯定不差钱。
而月之暗面（Kimi）手握 100 亿人民币现金储备，并且刚完成 5 亿美元 C 轮融资。
谁更有气质？
各有所长。
Kimi 主攻办公，很像 Claude，走的是企业生产力路线。2026 年誓要通过“智能体原生”架构超越 Anthropic。
DeepSeek 气质比较独特，像 gemini 和 Grok 的结合体。网感很好，写自媒体是一绝。
前端代码能力都强。Kimi 更稳，DeepSeek 更有激情。
文采方面。DeepSeek 写文章华丽但有点过。比如写《长相思》这种古，。虽然技巧好但有点“炫技”，而 Kimi 写的词情感层层递进，更有意境，读起来更像人写的。
现在谁更强？
目前全球排名半斤八两，目前 Kimi 的 K2 略占上风，DeepSeek 名气更大。此前，Kimi K2 的发布被《自然》杂志誉为“另一个 DeepSeek 时刻”。
DeepSeek V4 和 kimi K2 谁将更强？
DeepSeek V4 核心看点：不只是堆参数，而是给模型装上“字典” 。
而梁文锋团队则通过密集发布的底层论文预告了 V4 的野心。
DeepSeek 最近发布的 Engram (Conditional Memory) 并不是我们传统认知中的 RAG（检索增强生成） 算法，而是一种模型架构层面的创新。
长期以来，Transformer 架构存在一个巨大浪费：模型必须消耗大量算力去重复计算那些死记硬背的静态知识。DeepSeek 团队通过对“路透透镜（Log-lens）”的分析发现了一个极具说服力的现象：
研究发现，当传统模型识别“戴安娜王妃（Princess Diana）”这个词时，需要整整六层计算：前两层识别地理位置，第三层判断是欧洲国家，第四层识别君主头衔，第五层识别王室身份，直到第六层才最终确认。
简单说：没必要背字典，精力放到复杂思考的地方
DeepSeek 的做法是 75%给思考（推理），25%给记忆。
我仔细研究了 DeepSeek Engram 新论文，与 RAG，传统微调差别如下：
DeepSeek 自己说：Engram 相较标准 MoE 模型节省了约 18%的预训练算力，且性能更优。更关键的是，它能实现增加记忆容量（参数）而不增加计算负担，极大降低了扩展成本。
Kimi K3 核心看点：解码提速 10 倍的秘密——Kimi Linear 与线性注意力的反攻
如果说 DeepSeek 在优化“记忆”，那么 Kimi K3 则是在挑战 Transformer 的“二次方复杂度”天花板。Kimi 新发布的 Kimi Linear 架构，被杨植麟视为下一代智能体模型（Agentic Model）的基石。
谁成本更低？
两家公司的商业哲学展现了中国 AI 界最高水平的两种路径。
DeepSeek 展现了让同行窒息的工程效率。根据其 R1 论文更新的 Table 7 数据，训练出震动全球的顶级推理模型，核心成本仅为 29.4 万美元（约合两辆保时捷的价格）。
相比之下，Kimi K2 Thinking 模型的训练成本约为 460 万美元，成本略高，但评分要强一点。但比国外模型，也是成本非常惊人的低。
腾讯首席 AI 科学家、前 OpenAI 智能体（Agent）产品核心贡献者姚顺雨曾指出，中国大模型面临的挑战在于文化惯性：“在中国，大家更喜欢做安全、确定的事情，一旦证明能做出来，复现很快；但真正缺乏的是在‘无人区’引领范式突破的冒险精神。”
后发优势也是优势。不过 DeepSeek 和 kimi 都表现出了极高的创新能力。
杨植麟则将这种“冒险”内化为 Kimi 的审美，他坚持 K3 必须是“不被定义”的模型，这种对独特性（Uniqueness）的追求，使 Kimi 在 API 收入和付费用户月增速上实现了 170%的爆发。
预测与对比：DeepSeek V4 vs. Kimi K3 的终极对决表
基于最新的技术论文、融资内幕与峰会披露，两者的实力对比已跃然纸上：
笔者个人判断，编程、跑分和性价比，DeepSeek V4 强；上下长文支持，智能体，Agent Skill 等企业级别应用，Kimi K3 更佳。
结语：下一仗，谁能带我们敲开 AGI 的大门？
正如杨植麟在 AGI-Next 峰会上所言，AI 是“提升人类文明上限的钥匙”。2026 年的这场对决，已经超越了参数和榜单的低级趣味，进入对 Transformer 底层缺陷的实质性突破。
当 DeepSeek 通过 Engram 将算法细节公开到“教科书级别”，试图让每一格 FLOPs 都用于逻辑推理时；当 Kimi 通过 Kimi Linear 架构打破计算瓶颈，试图让智能体在无监督下完成数百步复杂决策时，中国 AI 正在从“追随者”变为“规则的制定者”。
这场对决的终极胜负手，在于谁能用最优雅的数学，将人类文明的知识库更高效地装进硅基大脑。
在征途中，你更看好 DeepSeek 的“记忆革命”，还是 Kimi 的“线性反攻”？欢迎在评论区分享你的深度见解。
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第三阶段（30天）：模型训练
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到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
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对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。