中國科技企業推出的新款AI模型如潮水般湧現。Kimi K3對全球科技產業和資本市場帶來的衝擊還在繼續，阿里、DeepSeek和字節跳動又紛紛跟進。 參數再超2兆！阿里發佈新一代千問旗艦模型 8月3日，阿里巴巴發佈新一代大模型千問3.8MAX，總參數量達2.4兆——這是千問系列尺寸最大、性能最強的旗艦模型，也是繼Kimi K3之後，中國第二個參數規模突破2兆的大模型。 美國媒體記者

資料來源：月之暗面《Kimi K3: Open Frontier Intelligence — Technical Report of Kimi K3》（47頁技術報告）；高盛《Navigating China AI Models: New frontier from Kimi K3: from cost efficiency, intelligence to pricing power of Chinese models》（2026年7月18日） 本文基於上述兩份公開報告整合撰寫，不構成投資建議。 🔥 先說結論：K3好在那，為什麼好？ 開源模型普遍卡在1T參數等級，架構趨同，和閉源頭部的差距越拉越大。K3用2.8T總參數但每個token只啟動104B，通過KDA注意力、AttnRes層間檢索、Stable LatentMoE三大架構創新，實現了相對前代K2的2.5倍縮放效率——同樣的算力預算，跑出2.5倍的性能。

Gavin Baker表示，7月AI股票下跌40%-60%與實際基本面嚴重背離——他在矽谷實地調研後，未發現任何負面可量化指標，GPU租金價格反而上漲50%-60%。他認為唯一真實的風險是信用市場收緊，但若超大規模雲廠商運營現金流如期加速，債務融資需求將大幅縮減。而監管被其列為最大尾部風險。 市場在恐慌，但矽谷的數據講述著另一個故事。 近日，知名科技投資人Gavin Baker在播客節目《Invest Like the Best》中復盤了2026年7月AI及半導體類股的劇烈拋售。Baker將這段時期描述為"把2022年壓縮進了一個月"，並表示：在矽谷實地調研數周後，他找不到任何一個負面的可量化指標。 拋售的導火線：一連串敘事，而非基本面

太長不看 1.Kimi K3以KDA線性注意力與MLA全注意力按3∶1交錯，既保留全域建模能力，又壓縮歷史記憶，實現預填充線性擴展和解碼恆定複雜度。 2.逐通道遺忘門、Delta規則和FlashKDA分塊平行可穩定更新關聯記憶，減輕長上下文的計算與快取壓力；但MLA會增加預填充成本，智能體負載下仍有最佳化空間。 Kimi K3以KDA線性注意力與MLA全注意力按3∶1交錯，既保留全域建模能力，又壓縮歷史記憶，實現預填充線性擴展和解碼恆定複雜度。逐通道遺忘門、Delta規則和FlashKDA分塊平行可穩定更新關聯記憶，減輕長上下文的計算與快取壓力。

中國頭部大模型廠商開始集體衝擊2兆以上參數，但參數競賽重啟的影響不會僅停留在模型層面，它正在沿著產業鏈上游的晶片設計和算力基礎設施傳導。 7月29日，一則關於大模型公司北京月之暗面科技有限公司（下稱“月之暗面”）的融資消息在業內迅速傳開——月之暗面已完成新一輪超35億美元融資，投後估值升至350億美元，Pre-IPO輪也已啟動，投前估值達到500億美元。 這意味著，相較2025年底C輪融資時的估值43億美元，月之暗面在半年多的時間裡估值增長超過10倍，這一速度在全球AI創業公司中也不多見。記者就上述融資資訊向月之暗面方面傳送了求證郵件，截至發稿未獲回覆。 推動這輪估值躍升的核心催化劑是月之暗面7月16日發佈的旗艦模型Kimi K3，該模型的參數規模達到約2.8兆（精確值為2.78兆），是目前全球參數量最大的開源模型。

就在剛剛，儘管超過了“中旬”，但“梁聖”也依然在7月公佈了正式版。 一小時前，Deepseek網站公佈，DeepSeek V4 Flash 更新到正式版，Agent 能力大幅提升，針對Codex做了適配，性能超過了 V4 Pro 的 Preview 版本。 具體來說，DeepSeek-V4新版本原生支援 Responses API，單模型結構和參數規模沒有變化，主要重新進行了後訓練。 DeepSeek-V4-Flash-0731 的模型結構、尺寸和 DeepSeek-V4-Flash-preview 保持一致，僅重新進行了後訓練。而本次只升級 API 介面，DeepSeek App 和網頁端沒有更新。V4-Pro 正式版仍未發佈，官方稱將盡快上線。

騰訊科技旗下企鵝智庫前沿科技論文解讀專欄。在程式碼與商業的交匯處，尋找AI的確定性。 7月幾天之內，中國大模型行業接連出現了兩個超過2兆參數的模型。 Kimi率先發佈K3。它的總參數量2.78兆，每個Token啟動約1042億參數，擁有896個路由專家，支援最長100萬Token上下文。 隨後，阿里又預覽了總參數量2.4兆的Qwen3.8-Max。

近期，中國開源模型在美國頻繁引發熱議。7月28日，月之暗面發佈Kimi K3的模型權重、技術報告，同時開源其模型訓練的關鍵Infra技術。 一位博主如此表示：知道為什麼Anthropic討厭開源AI嗎？Kimi K3免費且可下載，讓他們1兆美元的估值毫無意義。 稍早前的7月21日，另一款來自中國的開放權重模型，智譜開發的GLM-5.2，也曾激起千層浪。 起因是一起AI安全事件。在一次內部測試中，美國多個前沿模型為了完成測試目標，越過測試環境，找到了進入外部網路的辦法，並影響到AI開源社區Hugging Face真實運行中的部分系統。