Anthropic 公告里最刺眼的 3 个名字，有 1 家中国模型
每周都能从Anthropic那边翻出新乐子看，这几乎成了最近一个月科技圈的保留节目。
故事还得从6月初说起。Anthropic秘密递交IPO文件后，转头就发了一篇万字长文，警告自家的最新模型Claude Fable 5/Mythos 5能力强到应该被限制使用。
几乎同一时间，大客户AWS也跟上节奏，给美国政府递了一份秘密报告：没错，Fable 5发现和利用零日漏洞的速度，已经远超人类的修补速度，会引发严重网络安全风险。
结果，这一唱一和之间，两份原本打算用来炫耀的报告，倒是成了美国政府强制封禁Anthropic新模型全球访问的投名状。不过这一次，不只是其他国家用户没法用，连Anthropic内部的外籍员工也被一起禁了。
PR做过了头的Anthropic赶紧改口，表示AWS说的那个漏洞发现能力，GPT-5.5也能做到，这才换来美国政府的有限松绑。
但故事还没完，6月30日，Anthropic又发新文，说AWS说的那个问题，其实Claude Opus 4.8、GPT-5.5、Kimi K2.7也都能实现。
有意思的是，Anthropic这回不仅拉上了老对手OpenAI，连国内的Kimi也被一并带上了。
01 国产模型，这次真的不一样了
01 国产模型，这次真的不一样了
过去两年，如果你问一个国内AI从业者什么是“中转站”，答案清一色：那是帮国内用户连接海外Claude和GPT的灰色通道。
那时候，围绕中国大模型，标签特别固定：便宜、能用、但上限不高，做聊天机器人还行，但复杂任务的表现嘛，差强人意。
但这个叙事，从今年年初开始，悄悄翻转了。
一批中转站开始反向操作：把K2.6、DeepSeek V4这些国产模型的API中转出去，销往全球。
当然，我们不推荐也不提倡这个行为，毕竟转售、出租、分销API Token或账号是官方明文禁止的。但这足以说明，全球客户采购中国模型的原因，已经从“便宜”变成了“性价比+技术领先”。
《经济学人》在盘点2026年AI市场时，特地花了不少篇幅分析这个转变：中国模型在海外的认知，正从“廉价替代品”向“可被严肃采用的技术供给”迁移。
判断起来有点抽象，但用户确实在用脚投票。
Coinbase首席执行官Brian Armstrong不久前在X平台发文盛赞GLM 5.2和Kimi K2.7：
91%的员工根本不需要所谓的极限模型能力。与其限制他们用AI，不如把默认模型切成GLM 5.2、Kimi 2.7这类高性价比选手；再通过LLM网关按任务自动路由，缓存命中率就能从5%提到60%。
最终效果很明显——借助国产模型，Coinbase的AI支出削减近一半，token使用量却仍在指数级增长。
这还真不是个例。过去一年，光是公开发生的国际大厂切换国产模型案例就包括：Airbnb将主力客服模型从GPT切换至千问；AI公司Lindy从Anthropic Claude迁移至DeepSeek V4；查马斯・帕里哈皮蒂亚旗下公司把核心业务从Anthropic Claude迁移至Kimi K2；Cloudflare把AI安全Agent等生产任务从自研与海外闭源模型切换为Kimi K2.5；HolySheep客服中台从单一OpenAI切换为Claude与Kimi混合架构；Notion团队的AI负责人也公开官宣接入Kimi K2.6，并表示K2.6是首款具备顶级智能体能力的开源模型，部分任务性能对标Claude Opus 4.6，超越GPT 5.2……
02 到底哪里不一样？
02 到底哪里不一样？
前不久的GTC 2026上，英伟达用来展示最新芯片推理性能的中国模型，只有DeepSeek和Kimi两家。
更早的时候，英伟达不仅第一时间适配Kimi，还抢先发布了针对Kimi-K2.5的Eagle speculative decoding方案——把第三代Eagle投机解码技术搭载到Kimi推理大模型上，实现极速推理。
技术层面，Kimi是最早押注MoBA改造Transformer注意力机制的玩家，同时也是最早把Muon系优化器推到万亿参数级训练并系统公开经验的团队之一。它这个思路后来也被DeepSeek V4借鉴，用来提升收敛效率和训练稳定性。
认知层面，早在2025年下半年，大多数同行还在聊天机器人赛道上卷上下文长度、拼榜单分数时，Kimi已经把Agent定为核心战略方向。9月发布“OK Computer”，让AI真正为人类完成任务；同期在预训练阶段加入大量工具使用和多轮规划的轨迹数据，直接用真实Agent场景数据训练。11月，K2 Thinking模型发布，原生掌握“边思考边使用工具”的能力，在“人类最后的考试”中拿下44.9%的成绩。到今年年初K2.5发布时，Kimi的Agent能力已经进化到集群级别——能根据任务需求现场调度多达100个分身，并行处理1500个步骤。
不一样，就源于国产模型在认知上的领先和技术上的突破。
03 Anthropic 让中国模型又爱又恨
03 Anthropic 让中国模型又爱又恨
从业务结构上看，哪个中国模型公司更像Anthropic？带着这个问题，我们请教了几位行业大佬和投资人，答案惊人一致——
Kimi。
这种相似，不只是表面上的技术路线，也包括了商业内核的高度趋同。
首先是增速的相似。
尽管全球AI市场仍处于早期阶段，Kimi的营收在全球企业AI支出中占比依然极小。但从增速来看，Kimi确实在走Anthropic的老路。
Anthropic 2026年2月ARR达140亿美元，3月升至190亿，4月突破300亿并反超OpenAI，5月进一步飙升至440–470亿美元，半年内增长超3倍。
Kimi的轨迹几乎复刻：2026年1月K2.5发布之后，公司20天收入就超过2025年全年；并在3月初达到1亿美元ARR；截止6月底，相较3月初又实现连续3倍加速增长。
其次是收入结构的相似。
在开发者群体中，经常被拿来与Anthropic对比的国内模型一般有三家：DeepSeek、GLM、Kimi。其中智谱的营收中，到2025年约有73.7%来自定制化收入，DeepSeek与Kimi的营收则主要来自API收入，和Anthropic高度相似。
关于Kimi，目前有内部信息显示，Kimi的API收入占比已达70%左右，团队规模却只有约300人。
翻译一下：几乎没有定制化项目，没有重人力的交付团队，完全是产品主导的高毛利增长模式。
Anthropic那套毛利率很高所以估值合理的叙事，Kimi同样可以讲，而且讲得更轻。
甚至，Anthropic在Coding场景的崛起路线，也在大客户的助攻下，被Kimi半被动地复刻了。
图源：Cursor公司创始人Aman Sanger的X截图
众所周知，Anthropic营收超越OpenAI的核心在于coding场景：用户刚需强、付费能力也强悍。而巅峰时期，Cursor贡献了Anthropic约40%至50%的收入。
但2025年5月，Anthropic发布了Claude Code，仅用半年多时间，Claude Code年化营收就冲到25亿美元，抢走了大量Cursor用户。再到2026年初，Anthropic宣布收紧第三方访问权限，又给Cursor补了一记重击。
按理说，Cursor应该一蹶不振了。
但Cursor不仅没死，还在同一时间拿出了Composer 2还击。
作为一款用Kimi 2.5训练出来的编程模型，官方数据显示，它在多项编程基准测试中甚至超过了Claude Opus。
再后来，马斯克出手了。SpaceX以约600亿美元全股票交易收购Cursor。
左手是Kimi贡献的基模能力，右边是SpaceX数十万张顶级AI芯片组成的超算集群提供海量算力，再加上自身数年积累的优质数据——
颓势边缘的Cursor，又靠着国产模型奇迹般地复活了。
而这某种程度上也意味着，Kimi不仅是海外各大应用厂商讲述性能、成本和资本市场能力的最佳叙事组成，还成了Anthropic在上市前夕讲述其独一性故事的绊脚石之一。
毕竟，同样是API收入主导的高毛利模式，同样是借助coding逆袭超车，截止目前，Anthropic上市前的最后一轮投后估值达到了9650亿美元，但Kimi新一轮投前估值也达到了315亿美元。
