今年10月起，行业格局出现微妙变化。DeepSeek成立产品部并探索Super-agent架构，随后其Harness项目入驻B站，主动向普通用户展示插件创建能力。曾经依赖模型实力与口碑的DeepSeek，开始转向产品化运营与社区经营。两种截然不同的企业文化，正在同一场技术竞争中相互靠近并调整策略。

“Taste”与“克制”，两种技术理想

今年1月，杨植麟在AGI-Next前沿峰会上提出模型的“Taste”概念，认为智能具有主观差异性，模型存在巨大的差异化空间。相比之下，梁文锋在投资者交流中更强调“克制”，主张AI不应试图占有所有商业价值，而是聚焦思维链、Agent和持续学习这条通往AGI的主线，将3D、视频生成等非核心领域排除在外。

Kimi的“Taste”文化

两家公司对3D技术的不同态度，反映了对研究边界和产品价值的判断差异。月之暗面早期选择长上下文作为切入点，源于杨植麟对“长上下文即下一代内存”的认知，以及通过产品体验推动模型研发的策略。2023年10月Kimi上线后，长文本处理能力成为其市场记忆点。然而，这也意味着资源取舍，团队曾因此暂缓长思维链研发，直至OpenAI发布o1后才重新提升优先级。

DeepSeek早期则专注于基础模型架构创新与训练效率，通过DeepSeek-V2降低推理成本并引发市场降价潮。梁文锋认为AI应具备普惠性，倾向于先提升模型能力，再通过开放技术让开发者参与应用创新。即便在R1爆发后，DeepSeek仍视C端流量为阶段性产出，而非最终目标。

Kimi如何把技术讲成故事？

今年10月发布的K3.1 Pro重点展示了3D创作能力。此前K3发布时，前端游戏和网页交互因其直观性迅速出圈。Kimi内部人士透露，社区开发者自发利用K3编写出可用级别的Triton底层算子，显示出强大的生态活力。

K3.1 Pro聚焦于3D能力

回顾2024年，Kimi曾陷入激烈的C端流量争夺战，单月投放费用一度过亿，但留存率不佳。DeepSeek R1的发布改变了这一局面，其凭借推理能力和开放权重获得巨大关注，迫使Kimi团队重新审视技术与增长的关系，从单纯追求用户数量转向聚焦Agent和差异化能力。

然而，鲜明的技术叙事也面临检验。K3.1 Pro发布后，关于其3D能力依赖外部工具的质疑声出现。Kimi随后发布教程解释其结合Blender等工具完成3D任务的Agent逻辑。此外，团队也开始反思过往过于直接的竞品比较和推广话术，调整对外传播尺度。

DeepSeek也开始经营用户了

11月2日，DeepSeek Harness入驻B站，演示通过自然语言创建插件等功能。在此之前，网友基于DeepSeek Logo创作的“大肥鱼”拟人形象已在社区走红，甚至衍生出能自动互动的AI账号，被戏称为“鱼灾”。这显示了开放生态的创造力，也带来了内容秩序管理的挑战。

随着用户增长，DeepSeek开始主动经营社区。截至11月4日，Harness日活跃用户达154万，第三方插件约3.5万个。这一变化得益于今年新成立的产品部，由前Jane Street工程师崔添翼负责。他坚持工程师思维，亲自编写兼容层以验证“一切皆插件”的架构理念，并探索Super-agent架构以增加任务协调机制。

尽管产品化进程加速，DeepSeek仍面临资源分配与管理干预的平衡问题。梁文锋所倡导的“克制”理念，在产品交付与基础研究争夺工程资源的背景下，正受到新的考验。

尾声

寻找独特的叙事已成为模型公司的共同挑战。无论是MiniMax、智谱还是混元，各家都在特定领域寻求突破，但这些差异并非固若金汤。对于创业公司而言，选择方向不仅关乎市场故事，更决定了算力、资金和人才的投入重点。

Kimi与DeepSeek分别代表了两种路径：前者擅长让技术被市场看见，后者开始主动经营技术带来的用户。未来，Kimi需证明其场景选择的长期价值，DeepSeek则需在产品交付与基础研究间做出更精细的取舍。这些战略选择比单纯的技术故事更为艰难，也更能决定公司的长远命运。

0.016% 的 Astra 微创手术，治好了 Qwen 的 3 万 Token 死循环

Kimi K3.1 泄露：3D 成本仅有 GPT-6 Astra 的 1/14！横扫海外视觉三巨头