在近期清華大學舉辦的一場公開活動中，月之暗面（Kimi）總裁張予彤分享了公司最新技術突破與商業戰略，這是她自卷入與金沙江創投主管合伙人朱嘯虎的爭議后首次公開露面。去年底，朱嘯虎曾公開指責張予彤在職期間隱瞞持有月之暗面900萬股免費股份，稱其違反受托責任。對此，月之暗面創始人楊植麟隨后發文回應，確認張予彤作為聯合創始人的身份，強調股份授予是基于其在公司運營、戰略及融資方面的長期貢獻，且與部分股東未投資月之暗面的決策相互獨立。
盡管面臨外界質疑，張予彤仍以公司戰略與商業化負責人的身份推進業務發展。她指出，AI行業過去普遍認為“沒有百萬張顯卡就無法訓練大模型”，但月之暗面的實踐正在打破這一“資金算力決定論”。在訓練萬億參數的Kimi K2模型時，團隊首次驗證了二階優化器Muon的大規模應用可行性，使token效率提升至少兩倍。這一突破不僅降低了訓練成本，更實現了“用同一份數據提取更多智能價值”的目標。張予彤強調，當前訓練大模型的核心瓶頸已從算力轉向數據，而Muon優化器的落地攻克了規模化訓練中的穩定性難題。
技術路線創新之外，月之暗面還推行“Day-0 Co-Design”理念，即在模型訓練前深度耦合基礎設施與算法設計。張予彤解釋，這種跨團隊協作模式使每一項優化都能以“復利”形式提升智能效率。市場反饋印證了這一策略的有效性：今年11月上線的Kimi K2 Thinking模型在多項國際基準測試中表現優異，包括“人類最后的考試”（Humanity's Last Exam）等，在斯坦福大學HELM綜合評測中獲非思考模型最佳成績，第三方平臺LMArena顯示其為開源模型中表現最優者。目前，Cursor、Youware、Genspark及Perplexity等全球知名AI應用已接入該模型，其中Perplexity在模型列表中除四個閉源模型外，僅選擇了Kimi K2 Thinking。
在應用場景拓展方面，張予彤透露，AI搜索中的深度研究是Kimi模型的核心優勢。K2 Thinking支持多達300輪工具調用，可邊思考邊完成復雜調研任務。例如，Vercel創始人在內部測試中發現，Kimi在實際Agent場景中的表現優于其他閉源模型；投資機構Social Capital的CEO也表示，旗下公司已將大量工作遷移至K2平臺，因其“性能強且成本顯著低于頂尖閉源模型”。從產品層面看，月之暗面今年踐行“模型即產品”理念，將模型與Agent體驗垂直整合。推出的“OK Computer”Agent模式支持圖片生成、音頻生成等20余種工具，工具調用步數近期將從50步升級至300步，目標成為“每個人的全棧助理”。用戶測試顯示，該模式能處理龐大Excel文件或大量文件上下文理解等“長時任務”，未來將重點優化Agent的持續工作能力。
面對大模型市場的激烈競爭，張予彤提出“不競爭的競爭策略”。她認為，創業公司應聚焦自身敘事與優勢領域，而非直接對抗巨頭。月之暗面的核心競爭力體現在兩方面：一是底層技術創新，解決大模型領域尚未攻克的本質問題；二是端到端聯合優化能力，憑借300人的精簡團隊實現算法、工程、產品的快速迭代。在產品定位上，公司主動舍棄生活娛樂和多模態生成方向，專注于邏輯層、Agent層及生產力任務，如深入研究、PPT制作、數據分析等。張予彤強調，這些任務需要長程規劃與復雜工具調用，能創造更高經濟價值。
談及模型公司與AI應用的關系，張予彤指出，與互聯網產品不同，大模型能力仍處于快速演進階段，應用側需具備“前瞻性設計”能力。她解釋，若產品設計滯后于模型能力躍升，可能導致體驗革新受限；反之，若過度超前設計，則可能因模型能力不足而無法落地。因此，應用開發需緊密跟蹤技術路徑，預判未來能力邊界，以實現產品與模型的同步升級。
