Kimi 海外收入首超国内，全球用户暴涨四倍

就在上个月，国内AI圈被一条消息刷屏：Kimi的海外收入首次超过了国内。这不是营销话术，而是实打实的财务数据——在K2.5模型上线后短短一周内，全球付费用户数量翻了四倍。不少海外用户在X（原Twitter）上留言：“终于有个能处理长文档、还懂英文论文的中国AI了。”

K2.5在OpenRouter平台的排名一跃升至第三，仅次于Claude Sonnet 4.5和Gemini 3 Flash。这个平台汇集了全球开发者对主流模型的实测评分，Kimi能挤进前三，靠的不是广告，而是真实使用反馈。有开发者在Reddit上分享，他用Kimi一次性分析了37页的美股财报，准确提取了所有关键财务指标，还自动生成了对比图表——这在其他模型上至少要手动拆分三次。

“AI团队协作”不是概念，是真能提速

1月29日，月之暗面创始人杨植麟在Reddit AMA里说了一句话，让很多技术圈的人坐直了身子：“我们不再指望一个模型自己搞定一切。”

他们搞出的“Agent Swarm”（智能体集群）不是PPT里的概念。简单说，就是让Kimi自己“组队干活”：一个子智能体负责读文档，一个负责查资料，一个负责写报告，最后汇总。结果？处理复杂任务的速度提升了3到10倍。一位硅谷的法律科技公司CTO告诉我，他们试用后直接把原本需要4小时的合同审查流程压缩到了25分钟，错误率还降低了40%。

开源模型+本地部署，开发者真香了

从K2开始，Kimi就把模型权重和工具链全开源了。GitHub上，Kimi的开源项目星标数三个月涨了5倍，现在已超4.2万。不少中小企业和高校实验室不再依赖云API，直接在本地服务器跑Kimi模型，省下大笔费用。

一位杭州的创业公司CTO说：“我们用Kimi做内部知识库问答，不传数据到云端，客户放心，我们自己也安心。”更关键的是，Kimi的开源工具链支持主流框架，Hugging Face、vLLM、Ollama都能无缝对接，连老设备都能跑起来。

不只做聊天机器人，Kimi想当你的“数字助手”

现在Kimi的App界面已经看不出“AI助手”的影子——它更像是一个高度定制的生产力平台。你可以让它自动整理会议录音、生成周报、对比多个PDF版本、甚至帮你写邮件草稿并根据收件人风格调整语气。

在海外，它被不少自由职业者用作“第二大脑”：作家用它梳理章节逻辑，研究员用它追踪文献脉络，程序员用它调试复杂报错。一位英国的独立开发者在YouTube上拍了段视频，标题是《我靠Kimi一个月多赚了8000刀》，视频播放量破百万。

它在悄悄模仿Anthropic，但走得更务实

有人把Kimi比作“中国的Anthropic”，但它没走纯安全路线，也没搞花哨的伦理声明。它做了一件更聪明的事：把顶尖模型的能力，打包成普通人用得上、用得起、用得放心的工具。

现在，Kimi的团队正在和欧洲多个教育机构合作，测试AI辅助科研写作；也在和日本企业谈合作，把模型本地化适配日语商业文书。没有大张旗鼓的发布会，但每一步都踩在真实需求上。

过去一年，中国AI公司大多在比谁的参数更大、谁的发布会更炫。Kimi没跟风。它悄悄把模型变小了，变快了，变好用了。而用户，用钱包投了票。