国产大模型迈入2万亿参数时代：Kimi K3与Qwen3.8贴身肉搏
来源：互联网一周之内，中国两家AI公司接连发布参数规模超过2万亿的大模型，将国产AI的竞争烈度推向了新的高度。7月17日，月之暗面发布Kimi K3模型，拥有2.8万亿参数和100万Token上下文窗口，成为全球参数规模最大的开源权重模型。仅两天后，阿里千问上线Qwen3.8-Max预览版，参数规模达2.4万亿，并宣布正式版本即将开源。
从万亿到两万亿，研发节奏持续加快
就在一年前，国产大模型的参数规模普遍还在千亿级别。2024年12月，DeepSeek V3参数量为6710亿；2026年4月，DeepSeek V4预览版达到1.6万亿。仅三个月后，Kimi K3和Qwen3.8就将门槛直接推高到2万亿级以上，意味着万亿级混合专家架构的训练工程在国内已从探索性课题进入标准化、流水线化的成熟阶段。
在性能层面，K3在独立AI评测机构Artificial Analysis的智能评分中排名全球第三，仅以微弱差距落后于Anthropic的Claude Fable 5和OpenAI的GPT-5.6 Sol。加州大学伯克利分校计算机科学教授伊恩·斯托卡认为，中国模型与国外领先模型的差距已从此前的6至9个月缩短至2至3个月。
定价分层：从性价比替代到技术并跑
性能跃升直接带来了定价权的转移。K3的API调用费用相比前代K2.6大幅提升，每百万Token输入20元、输出100元，分别较此前高出2.1倍和2.7倍，成为当前最贵的国产大模型。这一价格虽然仍低于Claude Fable 5的输入10美元、输出50美元，但已不再走低价路线，而是主动锚定全球顶尖模型的定价区间。
和君咨询合伙人沈佳庆指出，Kimi、智谱等独立AI公司没有云计算业务的交叉补贴，必须追求模型业务的直接盈利，走高价路线的厂商相信能力溢价，模型即产品，直接售卖稀缺能力。而DeepSeek、阿里千问、字节豆包则继续维持低价策略，试图通过规模效应和生态联动实现商业闭环。
算力瓶颈与淘汰赛
万亿参数的背后是万卡算力集群的硬门槛。K3发布仅三天后，因用户请求量大幅超出预期而暂停C端新用户订阅，暴露出算力储备不足的短板。工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林指出，大模型竞争激烈，未来很可能走向赢者通吃的局面，不投入就面临淘汰。当技术领先窗口缩短至以天为单位，大模型公司如何在资本、算力和差异化之间找到平衡点，将决定这场淘汰赛的最终结果。