独家获悉，月之暗面（Kimi）近期完成 5 亿美元 C 轮融资，IDG 领投 1.5 亿美元，阿里、腾讯、王慧文等老股东超额认购，投后估值 43 亿美元。据了解，王慧文已经累计投资月之暗面 7000 万美元。
近日，张予彤意外出现在清华大学的一场交流会上。投资界从接近Kimi人士了解到，张予彤已经出任月之暗面总裁一职，“负责公司的整体战略与商业化，包括融资，也会参与一些新产品的开发。”
u1s1，现在模型能力是Plus了，但Rollout阶段的速度却越来越慢……
外媒最新消息显示，月之暗面的新一轮融资，已经进入临门一脚的“收尾阶段”。这一轮资金规模被多名知情人士形容为“数亿美元级别”，目标估值则被抬到了约 40 亿美元区间。相比 2024 年 B 轮融资时 30 亿美元出头的定价，又上了一个台阶。
一时的技术成果或者用户增长，很难成为 AI 公司的竞争优势。
今年 2 月，月之暗面提出了一种名为 MoBA 的注意力机制，即 Mixture of Block Attention，可以直译为「块注意力混合」。
Kimi K2 Thinking训练真的只花了460万美元？杨植麟亲自带队，月之暗面创始团队出面回应了。这不是官方数据。训练成本很难计算，因为其中很大一部分用于研究和实验。他们还透露训练使用了配备Infiniband的英伟达H800，GPU数量也比巨头的少，但充分利用了每一张卡。
2025年前盛行的闭源+重资本范式正被DeepSeek-R1与月之暗面Kimi K2 Thinking改写，二者以数百万美元成本、开源权重，凭MoE与MuonClip等优化，在SWE-Bench与BrowseComp等基准追平或超越GPT-5，并以更低API价格与本地部署撬动市场预期，促使行业从砸钱堆料转向以架构创新与稳定训练为核心的高效路线。
昨天，月之暗面发布全新模型Kimi K2 Thinking，一上线就挤爆了服务器。思考，是它的核心卖点，自称是开源的「思考Agent模型」。在Tau2 Bench Telecom基准测试中，K2 Thinking位列第一。
四个月前 Kimi 发布了 K2 模型，凭借优秀的质量以及先进的架构优化，一举打破了持续了几个月关于月之暗面的质疑。 我当时也写了两篇测评《Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Cla
