国盛海外 怎么看待Kimi K3和GLM52的迭代差异模型的竞争格局

核心观点与关键数据

Kimi K3模型介绍

• 参数量与架构：Kimi K3是国内及国际上最大的参数开源模型，总参数量达2.8万亿，专家数量896个，实际激活率约1%。
• 创新点：提出KDA架构，支持原生视觉输入，上下文窗口提升至100万token，训练架构效率较K2提升。
• 性能表现：官网数据显示，Kimi K3在AI基准测试中仅次于GPT-5.6和C5，综合能力高于GLM-5.2。

Kimi K3与GLM-5.2的差异

• 参数量：Kimi K3为2.8万亿，GLM-5.2为744亿。
• 架构差异：Kimi K3采用混合注意力机制，GLM-5.2采用传统注意力机制，后者通过强化学习提升性能。
• 性能与速度：Kimi K3综合能力更强，但推理速度较GLM-5.2慢（Kimi K3约30s/秒，GLM-5.2约200s/秒）。
• 核心定位：Kimi K3以更大参数量换取更强能力，GLM-5.2以7000多亿参数提供更高速度和更低调用成本。

大模型行业竞争格局

• 竞争激烈：国内外厂商迭代迅速，如Grok追赶OpenAI，国内厂商（如阿里巴巴、腾讯）也在快速进步。
• Scaling Law：模型训练端仍需大量算力，未来scaling维度将扩展至推理和Agent阶段，技术路线无绝对优势。
• 领先地位非永久：当前领先不代表长期稳定，国内模型迭代周期短（1-3个月），海外亦然。

未来市场分层

• 分层趋势：若大模型性能差距持续存在，市场将按任务难度和经济价值分层，顶尖模型用于高价值任务，低成本模型处理简单任务。
• 商业场景：互联网厂商（如阿里巴巴、腾讯）的办公软件（如WorkBuddy、千问办公）有望开拓更大商业场景。

研究结论

• 竞争格局未固化：大模型行业仍处于快速竞争阶段，需持续关注各厂商迭代节奏和性能提升。
• 未来分层：市场将按任务难度分层，顶尖模型与低成本模型共存。
• 投资建议：推荐国内互联网厂商（阿里巴巴、腾讯）和AI上游云厂商（如金山云）。