小成本DeepSeek和Kimi，正攻破奥特曼的“算力护城河”

DeepSeek-R1与Kimi K2 Thinking以数百万美元低成本训练，在SWE-Bench（71.3%）和BrowseComp（60.2%）等基准上追平或超越GPT-5，凭借MoE架构与MuonClip优化器实现高效推理与稳定训练。二者开源且支持本地部署，API成本仅为GPT-5的十分之一，引发市场广泛集成与资本重估，动摇了依赖巨额投入的闭源模式，推动AI行业向架构创新与成本效益转型。
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