Kimi 半年三次道歉：模型越强，生意却越难做？ - 开云体育

AI企业如今频繁依赖额度调整来应对用户不满。

10月底，OpenAI针对用户对Pro 200套餐额度削减的抱怨，再次调整了规则。Codex负责人Tibo在收到“大家友善的反馈”后宣布，所有Pro和Business Premium套餐的使用限额翻倍，社区内为此欢呼不已。

类似的情况最近也发生在Kimi身上，但局面似乎更为严峻。

月之暗面旗下的新模型Kimi K3.1 Pro上线不到12小时便引发争议。海外博主发帖曝光其提供宣传模板并要求推广时隐藏付费合作标签；同时，用户集中抱怨额度快速消耗：任务刚启动不久，就发现已接近使用上限。

两天后，月之暗面就K3.1 Pro的限流和不必要额度消耗公开道歉，为所有套餐订阅者一次性恢复25%的月度额度，并承诺减少不必要的子Agent调用和输出长度。

尽管这是Kimi半年内的第三次道歉，但这场“额度事故”并未真正落幕。

01
“额度黑洞”仍在持续

在国产大模型中，Kimi一直独具特色。凭借长文本处理和文本创作能力，它积累了一批忠实用户，并能在全球前沿模型竞争中，与拥有庞大算力和资金储备的海外大厂抗衡。

然而，今年年初以来，对其订阅套餐额度过快耗尽的吐槽从未间断。“没钱的用不起，有钱的用海外模型更划算。”一位AI重度用户指出，同等价格下，Kimi的额度远不及GPT和Claude。还有用户对比道：“199元充值DeepSeek够用一个月，付给Kimi只能用一天。”

对于这些用户而言，大模型并非偶尔打开的聊天工具，而是嵌入日常工作流程的生产力产品。因此，他们对额度消耗的感受非常直观。

K3.1 Pro上线后，这种矛盾更加凸显。新模型在代码、长程任务和3D建模等方面显著升级，市场反响积极。Artificial Analysis给出的智能指数为55分，位列全球第四，成为榜单中得分最高的开源权重模型。第三方评测机构ModelCompare甚至表示，该模型的出现“将中美AI差距从数月缩减至仅剩31天”。

单看API定价，Kimi仍努力维持国产模型的成本优势。K3.1 Pro较上一代价格下调约三分之一，输入从每百万Token 20元降至13元，输出从100元降至68元。但对于购买订阅套餐的用户而言，模型能力提升后，实际使用时需更谨慎地计算额度。

一位Kimi长期订阅者对比发现，虽然单价降低，但新模型完成单个任务消耗的Token增多，整体成本大致相当。根据Artificial Analysis测试，K3.1 Pro完成整套Intelligence Index累计输出约1.5亿Token，而参与测试模型的中位数仅为8700万Token，高出约72%。

实际案例更为惊人。社区中，一名订阅199元套餐的用户仅发送“审查项目架构”指令，K3.1 Pro便启动了5个子Agent，十几分钟后5小时额度窗口即告用满。面对经典的“鹈鹕骑单车”考题，K3.1 Pro生成了1小时47分钟，消耗掉87%的5小时额度。

更棘手的是，额度补偿未能完全平息用户不满。近日，有用户反映即使有额度也无法使用。

“Kimi正在高峰期，请稍后再试或升级会员加速。”即使付费订阅，这句令人抓狂的提示仍多次出现在大批用户的聊天框中，其中不乏已因额度不足升级过套餐的用户。

Kimi将模型能力推向更高上限，但带给用户的已不仅是额度消耗问题，还有高峰期服务能力与付费权益之间的落差。

02
“不敢给够”，Kimi开始动记忆？

为缓解额度压力，Kimi似乎开始调整其曾引以为傲的记忆功能。8月10日，Kimi在未提前通知的情况下更新记忆架构，引入会消耗付费额度的“梦境记忆”机制，在后台自动读取对话内容并写入记忆库。

如今，多位用户爆料称，Kimi的记忆空间无法正常加载，疑似官方正在升级和修改记忆机制。目前表现为，新版记忆倾向于将过去的记忆指令统一归纳，提炼成用户偏好，而非逐条执行记忆内容。好处是Token消耗可能减少，但代价是原本细致的记忆能力受到影响。

不过，这只能缓解部分消耗。Kimi面临的成本问题首先来自模型本身。

K3.1 Pro是一款3万亿级参数模型，业内流传的K3系列架构信息显示，其模型规模约2.8T参数，激活参数约104B。相比之下，参数规模更小、激活效率更高的模型在成本工程控制上更有优势。DeepSeek、智谱等厂商通过模型架构和推理工程优化，寻找能力与成本间的平衡点。

其次是复杂任务带来的推理消耗。Kimi K3.1 Pro默认全程开启思考模式，输出更长的思考链和更多中间推导内容。长上下文增加输入处理的计算开销，复杂推理和多轮Agent调用进一步推高总消耗。一个Agent任务若需多次调用模型、运行多个子Agent，并进行反复检查和修改，最终消耗的资源远超用户直观感受到的一次提问。

对Kimi而言，真正需要证明的或许不是能否将模型参数做大，而是能力升级的同时提升推理效率。一位关注Kimi的开发者表示，与其一味参与高端模型竞争，Kimi更应投入资源研发更轻量、高效的模型。

这并非Kimi一家的问题。

所有以固定月费提供前沿模型服务的厂商，都面临同一结构性张力：模型能力提升往往伴随推理侧开销的同步甚至超线性增长，而订阅价格刚性，用户预期是“付了钱就该够用”。区别在于，有的公司把Token效率做成产品能力，有的把能力突破做成品牌资产，而订阅用户被夹在中间，为“强大智能”支付了超出预期的运行时成本。

此外，月之暗面的算力资源严重依赖外部供给。彭博社报道称，其与阿里巴巴存在算力协议，可使用约2万枚英伟达芯片组成的集群，相关算力占月之暗面整体运算资源相当大一部分。此前，K3发布后48小时内，Kimi因GPU容量逼近上限暂停了新订阅。

当一家公司的算力紧张，向C端订阅用户开放慷慨额度在财务上并不理性。

03
国产模型们，应赚谁的钱？

如果一家公司算力供给有限，必须决定资源优先投向何处：训练和迭代下一代模型、投入面向大量个人用户的实时推理服务、保障开发者API调用需求，还是为订阅用户提供更充裕额度？

不同选择对应不同的商业化优先级。Kimi的额度争议，也暴露出月之暗面在算力约束下对C端订阅的真实定位。

2026年8月至9月，多家媒体报道月之暗面与微软、亚马逊、谷歌谈判，计划将K3上架Azure、AWS和Google Cloud，并从这些平台销售K3服务产生的收入中抽取最高30%的分成。此外，K3的开源许可并非标准MIT协议，而是月之暗面自拟条款：年营收超过2000万美元的MaaS托管方须另行签署商业授权协议。

这两件事表明，月之暗面正探索一条不同于单纯经营C端订阅的商业路径：相比自建大规模C端推理基础设施，将模型能力优先“批发”给拥有算力和分发渠道的云厂商，比“零售”给数百万订阅用户更符合其资源情况。

当C端订阅更多承担用户入口、产品反馈和模型能力展示的角色，而非主要收入来源时，其额度池可能与用户期待有所差异。

当前，国产大模型公司也在寻找各自适合的盈利方式。

DeepSeek的竞争力主要来自模型能力、推理效率与开放生态的结合，目前收入几乎全部来自模型API调用收费，对话机器人App仍保持免费、无广告。据The Information报道，DeepSeek年化营收运行率已突破10亿美元，较数月前不足5亿美元翻了一番有余。CEO梁文锋在近期投资者会议上明确表示，API价格上调并未造成客户流失，用户需求依旧强劲。

智谱则在经历商业模式转型，从依赖本地化部署转向API订阅服务。2026年上半年财报显示，智谱开放平台及API业务收入占比达86.5%，同比增长2735.7%，而本地化部署收入占比从84.8%降至13.5%。这一变化背后，Coding需求的爆发是重要推动力。

以海外ToC产品起家的MiniMax，在尝试拓宽商业化边界。除了持续布局模型、API和面向个人用户的产品，它也在加大B端市场开拓力度，将能力延伸至视频生成，以及Agent、Reasoning、Coding等方向。其思路是让模型能力进入更多企业和开发者场景，避免收入过度依赖单一产品或客户群体。

相比这些模型公司的直接变现路径，互联网巨头还有另一种优势：它们已拥有成熟的产品矩阵、用户规模和企业客户资源，可将大模型嵌入既有生态，再通过产品增值和企业服务寻找收入。例如，腾讯正尝试用大模型改造旗下产品和办公场景。微信、企业微信等产品陆续接入元宝、混元和DeepSeek等模型能力，WorkBuddy等AI办公智能体也在加速拓展用户。

阿里在整合QoderWork、MuleRun、悟空等产品能力后，推出一站式企业级通用Agent平台千问办公。在9月的云栖大会上，钉钉完成商业版本升级，在保留免费标准版的基础上，新增AI基础版、AI高级版、AI尊享版和AI旗舰版四个付费版本，并全面接入千问办公能力。

只靠低价和流量换不来长久生意，模型能力可不断向上突破，但用户付费意愿不会无限增长。真正问题是，每家公司能否找到与自身技术能力、算力资源和市场位置相匹配的商业模式。

站在成本悬崖边上的，远不止Kimi一家。

本文来自微信公众号“Tech星球”（ID：tech618），作者：华卫，36氪经授权发布。