豆包、千问与Kimi，站在AI Agent的岔路口

发布时间：2026-01-20 19:59:49 来源：暖梅映画 作者：休闲

“真正决定企业未来的豆包的岔转折点，正在发生，千问不是豆包的岔远方的AGI，而是千问当下的智能体。”

这是豆包的岔谷歌在开年给出的最强预测，2026年将是千问AI Agent的爆发之年。

一个重要的豆包的岔趋势是，AI正在从回答问题，千问走向理解目标、豆包的岔制定计划，千问并跨系统采取行动。豆包的岔这意味着，千问未来Agent将不仅仅是豆包的岔对话型AI，而是千问能够完成复杂任务和交付的生产力工具。

在中国，豆包的岔AI Agent发展大致可以分为两个阶段，前一阶段重对话、搜索，各类AI助手类应用层出不穷，并未分得出高下。从用户量上看，几个熟面孔包括巨头公司的代表有抖音豆包、腾讯元宝和阿里千问，创业公司的代表有DeepSeek和Kimi等。这一阶段的本质是流量入口和用户习惯的争夺。

时间来到2025年末和今年初，进入第二阶段后，AI Agent发展呈现出明显分化。各家依据自身的战略和资源，瞄定了不同价值方向。

豆包深化在语音对话、图片与视频生成领域的娱乐化应用；千问依托阿里系生态优势，聚焦生活服务，扮演“行政管家”角色；Kimi则将重心放在生产力方向，通过自研Agent模型推动AI与工作流的深度融合。

回到谷歌开头的论断，从豆包、千问和Kimi身上已经初见端倪。差异化竞争的背后，是逐渐达成的共识，AI Agent的价值，最终必须由解决实际问题的能力来定义。

输入决定交付

探究是什么原因造成了豆包、千问与Kimi们的不同选择，或许要回到一个简单的原理，即输入决定输出的质量。

这一法则，在AI Agent时代被赋予了新的涵义，Agent所依赖的输出，已经不仅仅是用户的简单指令，更包括了其对任务上下文的深度理解、对可用工具的精确调用以及对多步骤流程的可靠规划。

从输入与输出的角度看，豆包的输入场景根植于字节的娱乐与内容生态。它的输入是开放、多模态的创意灵感。用户可以提供一段文字、一张图片、一句语音，甚至只是一个模糊的想法。这种输入的不确定性和娱乐导向，要求模型具备强大的联想能力和内容生成能力。

豆包更倾向于将任务边界限定在创意内容生成领域，不追求解决一个确切的问题，而是激发创意的过程，其核心指标是内容的新颖性、趣味性和传播度。

交付的结果往往是一个短视频脚本、一张趣味图片或一段配音，价值在于激发用户的二次创作和社交分享。在抖音火起来的“模拟站姐生图”“我想要占据你丝滑转场”等均出自于豆包，这相当于完成了从AI生成到用户交互的接力。

千问打造的是以服务调度为中心的输入、输出模式。千问背靠阿里覆盖衣食住行的成熟生态，输入的是结构化的生活服务需求。用户通常提出“订一张飞往上海的机票”或“买一杯奶茶”这类明确的指令。在输入中天然包含了时间、地点、商品、服务等因素。

千问的输入带有明显的指向性，Agent任务边界被划定在阿里生态可触及的服务当中。它的核心是将自然语言指令，转化为准确的API调用，衡量成功的指标是服务的完成率、效率和用户体验度。

所想即所得，千问最终交付的是已完成的服务结果，例如一张出票的订单、一份外卖、一条行程规划。千问将阿里系的流量聚到一处，其价值在于替代传统的APP交互，成为服务生态的统一智能入口，未来所能触及的边界，取决于连接生态的深度和与外界的互动。

Kimi的方向代表了创业公司的一种取舍，不做生活娱乐、不做多模态生成。Agent更专注于深入研究、数据分析、PPT、网站开发等偏生产力与复杂任务的功能，这些往往需要长程规划、复杂工具调用，具备高经济价值潜力。

按照上面的逻辑，Kimi Agent输入是复杂的专业工作流。用户多数提交数十万字的行业文档、一个多步骤的项目需求或一套需要分析的数据集。该类型的输入具有超长上下文、高信息密度和强逻辑性的特点。

当Kimi将任务边界拓展至，需要深度规划、多工具调用和长链条推理的工作流时，其衡量的成功标准就变成了任务的完整交付、专业度与效率的提升。结果是，Kimi交付的是直接可用的工作成果，如一份结构完整的行业报告、一套数据分析图表等。

和OpenAI的Deep Research思路类似，核心价值在于能够直接替代部分重复性、低创造性的专业劳动。

Agent的生产力向

不久前，豆包因为发行搭载AI助手版的手机引发热议，千问也在进一步打通淘系生态后刷屏。因此，这里我们想更多聊一下创业公司代表的Kimi。

当昔日并称为“AI六小虎”的智谱、MimiMax相继在港股上市后，外界把疑问抛到了Kimi面前，就差问一句“and you”？

在Kimi创始人杨植麟所发布的内部信中，他回应称，已完成约合35亿元的C轮融资，当前现金持有量超过100亿元，短期不着急上市，K3模型进一步Scaling，产品和商业化上聚焦Agent。

回顾去年一年，在Kimi年初转向基础模型和Agent研究后，低调的同时也收获了更多成果。

2025年Kimi以“Token效率（Token Efficiency）+长上下文（Long Context）”为核心技术路径，打造具备主动规划与复杂任务执行能力的Agent，并通过算法与架构创新突破现有智能上限。

Token Efficiency和Long Context是Kimi两个关键技术路线方向。为了提升训练效率，Kimi首次在超大规模模型的预训练中验证了二阶优化器Muon的价值，相比行业已经用了十多年的传统Adam优化器实现约2倍的Token效率提升，相当于用同等资源训练出更高智能水平的模型。

行业专家称，“现在还能在optimizer这样fundamental的领域，有这么大的进展，真是让人吃惊”。作为模型架构层2025年最大的进展之一，Muon优化器后续已经被包括智谱GLM和DeepSeekEngram在内的中国开源模型陆续采用，充分展现了中国开源生态的力量。

拓展上下文能力方面，Kimi提出基于线性注意力改进的“KimiLinear”架构。首次在长上下文任务上性能超越全注意力Transformer，并在百万级上下文长度下实现6–10倍的端到端速度提升，同时保持更强的记忆与表达能力。

杨植麟提到，Kimi的K2模型是“中国第一个Agent模型”。

通过K2 Thinking的升级，Kimi能够完成复杂的工具调用并帮助解决高难度问题。Kimi K2在实战中可以执行两百多个步骤的复杂任务，已经能够帮助用户完成一系列高难度工作，展现出与全球头部Agent模型竞争的能力。

Kimi的深度研究功能更适合专业用户使用，不需要有前情提要，直接列出研究要求和可视化需求即可。Kimi能够快速get到用户想要的东西，并进一步地确认、明晰要点，尽管这有一点晦涩。紧接着Kimi会自行调取浏览器工具，边搜索边分析、确认，待结束后生成一份详细的研究报告和排版好的可视化网页。

基于深度研究、PPT和通用Agent模式（OK Computer）中的数据分析等能力，Kimi开启了Agent能力的商业化，以订阅制为主，不同等级的会员可以使用不同次数的Agent能力。据Kimi全员信称，全球付费用户数月增速170%，这在国内普遍免费的大背景下，迈出了艰难的第一步。

在刚刚知名风投机构a16z联合创始人Marc Andreessen开年演讲中，特别提到来自中国的Kimi模型是领先的开源模型之一。从基准测试来看，已基本复现了GPT-5的推理能力，除了全球范围内“超新星”的DeepSeek外，Qwen、字节、Kimi等也具有强大的竞争力。这里面，Kimi是唯一一家创业公司。

智能的价值

从豆包到Kimi，三位玩家AI Agent路径的选择，不仅仅是产品功能的差异，更是对什么是Agent核心价值，这一问题的回答。

不同的理解，决定了他们未来的竞争维度。

豆包定义了如何用Agent处理非结构化创意输入，交付情绪与互动价值。倒推对模型的要求，需要具备强大的多模态生成与风格模仿能力。生态决定了护城河在哪里，豆包生态是内容创作与分发的流量网络，其壁垒在于能否持续产出爆款内容并激发UGC。

千问定义了如何用Agent理解结构化商业意图，交付交易与效率价值，这要求其模型得具备极高的意图识别准确率与API调用可靠性。千问依赖于阿里的商业操作系统，其壁垒在于对支付、物流、本地生活等服务的无缝整合深度。

Kimi Agent正试图定义如何用Agent驾驭复杂专业任务，交付生产力与解决方案价值。这需要模型拥有深度的逻辑推理、任务规划与长程记忆能力。Kimi通过构建专业场景下“模型+工具+工作流”标准，正在加强对于垂直行业复杂需求的理解与满足能力，吸引的是付费意愿强的专业用户和组织。

但归结到一点，豆包、千问、Kimi以及更多的公司，都在定义和量化不同形态的智能价值，并将其产品化。

新的阶段，AI Agent让智能的价值，进一步得到放大。

第一步是价值的Token化，各家将模糊的智能能力拆解为可标准计量的最小单元。这如同曾经为电力配置了千瓦时的单位，使智能的消耗和计价成为了可能，为商业化奠定了基础。

接下来是价值的流通化，当智能的价值被量化后，便能在生态中自由组合与流通，Agent就成为了智能价值的交易接口。典型如千问，流通的是交易意图和服务，Token的价值在电商、本地生活等多个场景中流转倍增。

最后是价值重组，也是谷歌提到的从工具层到工作与组织层的深化。

如果高性价比的智能也能像水电般随取随用，企业的底层逻辑有可能被改写。公司无需招聘专家团队，只需通过接入专业垂类Agent，就能获得该领域的顶级能力，从而突破原有的能力壁垒。创新也许不仅限于内部生发，也可来自于对外部智能服务的创造性组合。

正如a16z联合创始人所言，我们正目睹一种“超通缩”的智能单位成本，与一种“超通胀”的智能应用需求历史性地相遇。

AI Agent，恰好是创造智能化价值，同时影响价值流向的关键。返回搜狐，查看更多

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