谁能击败Claude，夺得中国AI编程的巅峰之位？

编程其实就是人和AI之间的桥梁。在现在这个生成式AI快速发展的时代，编程因其清晰的结构、容易验证的效果和强大的用户付费能力，成为了最有潜力的商业领域之一。但说到这个市场，Anthropic旗下的Claude几乎是独占鳌头，凭借强大的编程能力占据了绝对优势。

不过，最近Anthropic对中国市场主动施加了限制，这给国内的大模型企业带来了良机。特别是像Kimi、智谱和Qwen这些专注于长上下文和推理能力的大模型，正好能借此机会来证明自己。

2025年9月5日，Anthropic发布了一则公告《更新对不支持地区的销售限制》，宣布立即停止向中资控股的公司或其子公司提供Claude服务。

在公告中，他们不仅将中国等国家列为敌对国家，还明确禁止中资占比超过50%的实体使用其服务。这一决定直接影响了部分新加坡和香港的中资子公司。

面对这一禁令，许多大模型厂商意识到这是一个国产替代的好机会。

在最近的阿里云栖大会上，阿里发布了七个新的大模型，尤其是新版旗舰模型Qwen3-Max，能力得到了进一步提升。到目前为止，其预览版在LMArena的编程能力排行榜上已跻身第三。

阿里的技术专家明确表示，他们对AI编程的战略判断是：由于代码具有“可验证”的特性，被认为是实现通用人工智能（AGI）的重要领域。因此，阿里的最终目标不仅仅是做一个“代码助手”，而是要创造出能像人类工程师一样自主完成复杂任务的“自主编程智能体”。

在大厂竞争激烈的环境中，像Kimi这样的“小龙”们也获得了宝贵的商业化机会。就在9月5日禁令发布当天，Kimi K2发布了更新，提升了性能，并宣布其高速版API限时半价。

在Anthropic封杀中国后，根据全球知名AI编程平台Roo Code的最新评分，Kimi K2不仅成为目前排名最高的开源模型，还是前十中速度最快、价格最实惠的一个。

Roo Code评测中，K2被评为得分最高的开源模型。

商汤、京东云等竞争对手也正跃跃欲试，快速推出开发者迁移计划。而同为六小龙的智谱则在第一时间推出了一键搬家服务，并在9月22日推出了专为高频重度开发者打造的GLM Coding Max版本，还开启了“拼好模”促销活动。

国产替代的信号

对于许多国产AI企业来说，Anthropic的禁令简直就是一声发令枪，市场争夺战立刻拉开帷幕。

在9月5日禁令发布的当天，K2也发布了升级，增强了兼容性、输出速度、编程能力和上下文长度，紧接着Kimi宣布高速版API限时半价，显而易见是想要吸引Claude的用户。

其他国产企业也紧随其后：

智谱AI宣布为Claude API用户提供“一键搬家”服务，并为新用户提供2000万Tokens的免费体验，其为开发者定制的GLM-4.5编码专属月套餐，价格仅为Claude的七分之一。

商汤的“日日新SenseNova”也为原Claude用户提供快速切换服务，附送5000万Tokens的体验包，并提供API迁移的顾问和培训服务。

京东云也表示，推出Claude Code接入京东云JoyBuilder大模型服务方案，以及JoyCode+JoyBuilder大模型的智能编程解决方案，以帮助开发者平稳过渡。

与这些新兴AI企业相比，传统互联网巨头的态度却显得有些犹豫，甚至显得有些尴尬。

对于是否有计划宣传Qwen替代Claude，有阿里云的员工对观察者网表示，国内使用Claude的情况不多，当前没有这样的计划。

这可能是因为他们觉得市场太小，或者是因为在国际布局中广泛使用了Claude技术。

字节跳动的AI代码编辑器Trae采取了类似抖音和TikTok的策略，分为国内版和国际版。国内版本早已无法使用Claude，而国际版本却一直将Claude作为卖点，如今面临技术断供的风险。

Trae在新加坡的运营方是字节的新加坡子公司SPRING，通过新加坡实体向用户提供OpenAI的GPT和Anthropic的Claude模型。

尽管通过公司结构规避了地缘政治和数据审查的风险，但在禁令消息传出后，Trae依然收到了大量的退款咨询。

对此，Trae的管理员在官方Discord上表示，Claude仍然可用，且目前没有削减Claude的消息，呼吁用户“暂时不要考虑退款”。

除了字节，阿里巴巴的Qcoder和腾讯的CodeBuddy在海外推广时也将Claude作为自己的卖点，面临Claude技术断供的风险。

虽然Anthropic的声明明确针对中国及中资占股超过51%的实体，但对于如何界定51%的中资身份，目前没有统一的共识。这也意味着，Claude的垄断解释权和维权过程将耗费巨大的时间成本和法律不确定性。这次的Anthropic封杀对所有中资企业来说，都是一把悬在头顶的达摩克利斯之剑。

这也表明，Anthropic的禁令不仅为国产大模型企业提供了展示机会，也促使国内开发者、海外中资企业甚至海外开发者重新审视自己的技术路线。

月之暗面的“反击”

今年年初，月之暗面还曾经历了被DeepSeek夺走光环的“低谷时刻”。然而半年后，在面临DeepSeek、互联网大厂和小龙们的激烈竞争下，Kimi在大幅减少投入的情况下依然保持了用户规模。

这与它在7月推出的“Kimi K2”密不可分，这也是一次深刻的路径变革。

今年3月，金沙江创投的朱啸虎曾公开质疑：“杨植麟做科研是可以的，但我不知道他怎么商业化。月之暗面在国内大模型上是领先的，但从长远来看，必须证明自己的价值，至少要能追上美国的开源模型。如果能超过开源模型，团队才算有价值。”

这番来自顶级投资人的质疑，几乎为月之暗面的未来蒙上了一层阴影，也预示着接下来几个月将面临的种种挑战。

除了DeepSeek带来的行业冲击，2025年AI赛道也迎来了更加激烈的竞争，腾讯借助微信生态高调入局，阿里则将Qwen模型嵌入夸克、钉钉等平台来抢占市场，而字节的豆包则继续通过抖音引流和大规模买量，形成各自的流量入口。

今年的AI竞争不仅在于入口的争夺，产品的竞争也愈演愈烈。AI企业发布新产品的频率明显上升，昆仑万维甚至在一周内连续推出了六款模型。

相比于同行频繁发布新产品，月之暗面却保持低调，直到7月才悄然发布了K2模型。

K2是一个参数达到1万亿、拥有384个专家的MoE模型。作为全球首个达到1T参数量的开源模型，它的设计精妙，极大降低了部署门槛。K2专注于代码和通用智能体能力，完全开源，且兼容OpenAI和Anthropic API格式，发布时就明确以Claude为竞争目标。

在性能方面，K2也在开源模型中取得了优秀的成绩，几乎能与顶尖的闭源模型相媲美，成为大模型竞争中的佼佼者。

在实际应用中，K2模型也取得了用户和行业人士的良好反馈。

多位程序员和AI从业者表示，从2025年的角度来看，AI编程产品几乎只有两个选择：使用Anthropic的Claude3.7/4.0或谷歌的Gemini 2.5 Pro/Gemini Cli，而K2的表现已经不相上下，甚至在某些案例中表现更为出色。

即使Kimi不是一个推理模型，它在曾经难倒大模型的常识性问题上也展示了显著进步。不论是6.9和6.11哪个大，还是“strawberry”这个单词有几个“r”，甚至是生成183个“哈”字这种专门考验AI的问题，K2模型都给出了正确的解答。

Kimi K2的崛起与开源战略：AI编程的新战场

没几个月，Kimi K2就给朱啸虎当初的三个“灵魂拷问”交上了答卷：技术上，K2不仅追赶上了美国当时的开源模型，甚至在多个方面实现了超越，能够登上Roo Code的榜首就是最好的证明。而在商业化方面，月之暗面也摒弃了模糊的C端打赏模式，坚定地向需求更明确、价值更高的长链路任务赛道迈进。

K2的推出和开源选择，标志着月之暗面在战略上的重大转变。

回想去年11月，月之暗面创始人杨植麟曾透露，Kimi投入巨资的原因。他认为，Kimi的核心任务就是留住用户并实现增长，因为技术总是在迭代，API价格也会逐渐降低，而获客成本却只会越来越高。提前投入资金解决获客问题，不仅能帮助塑造用户的认知，还能通过用户的数据实现正向循环，让Kimi变得越来越好用。

只从ChatBot的竞争来看，杨植麟的策略并没有问题，但自从今年1月底DeepSeek的出现，市场局势就被迅速打乱了。

过去那种通过买量积累用户，再通过用户使用模型进行训练的模式已经行不通了，Kimi果断调整方向，押注开源，开始着手建立生态。

对于开源的原因，月之暗面的一位研究员坦言：“开源首先是为了赚取声誉，如果是闭源模型，肯定不会吸引这么多关注和讨论。”

不过，开源的真正目的并不仅限于此。他表示：“开源能借助社区的力量来完善技术生态，同时也意味着更高的技术标准，这将促使我们创造出更优秀的模型，与AGI的目标相符。”

换句话说，一旦一个模型开源，就意味着这个模型必须具备足够通用的能力，让第三方能够轻松验证和复现，而不是依赖一些粉饰的手段来提高分数。

这一战略转变背后还有商业考量。

目前，AI最容易实现商业化的三个方向分别是ChatBot订阅、AI生图/视频和AI编程。

对于中国用户来说，大规模为AI聊天付费几乎是不可能的，Chatbot只是AI流量和数据的入口。

Kimi并非没有尝试商业化，2024年5月，Kimi推出了5.2-399元不等的打赏功能。最近还传出Kimi将推出会员订阅的新消息。

曾经的打赏用户晒出Kimi会员权益

至于AI生图/视频功能，Kimi推出了两个灰测产品后就没有进一步更新，显然这并不是他们的战略重点。因此，转向编程领域既能发挥优势，又具有可行的商业模式，成为了理想的选择。

清华的姚班学霸、OpenAI研究员姚顺雨在最近的访谈中表示对这个领域的乐观：“我在2022年一直在想，Coding Agent明明很重要，为什么没人去做？”

他指出：“编程是人与AI之间最好的连接工具，就像人类的手一样，有了手，才能使用工具，完成各种工作，因此现在的模型都在争相进行代码生成。”

同样来自清华的杨植麟虽然没有公开表态，但他的战略思路可以从他过去的发言和经历中看出端倪。

在2023年，大家都在追求通用能力时，杨植麟在采访中明确表示：“我们会把200万字的上下文作为第一优先级，而不是盲目追求通用榜单。”

Kimi K2模型的设计和开发理念与Coding Agent的方向高度一致。

因此，在许多人追求通用Agent的时代，他选择专注于编程领域，实际上是始终如一的战略思路。

切入这一赛道的另一个关键优势是能够占据国产替代的生态位，做到“中国的Anthropic”，去争取Claude放弃的市场份额。

作为纯国产模型，Kimi不仅没有合规和备案的问题，而且作为早期进入这一领域的玩家，一旦形成行业生态，即使其他开源模型也来争夺，生态带来的沉没成本将成为Kimi的潜在护城河。

不仅是Kimi：巨头与独角兽的“代码豪赌”

当然，瞄准Coding这一战略高地的可不止月之暗面。实际上，这已经成为国内顶级大模型厂商争夺的“热土”。

以智谱为例，其策略尤为引人注目。作为清华背景、带有明显“国家队”色彩的AI企业，外界可能预期它会采取相对稳健的路线。

然而，智谱在市场竞争中的表现却颇为激进。它最新推出的“GLM Coding Plan”，意在打造一个极度开放、兼容的编码生态。在原有支持Claude Code的基础上，新增了对Roo Code、Cline、Kilo Code等多种主流AI编程工具的兼容，并覆盖了所有主流IDE环境。

这种“广撒网”的平台化战略，加上最低20元的月付计划和“拼好模”式的拉新优惠，在大模型领域掀起了一场价格战。

这种看似“不计成本”的投入，清楚地显示了智谱的雄心：不仅要在技术上与国际顶尖模型相抗衡，更要在商业上采用最接地气的方式，毫不犹豫地争夺开发者的关注和市场份额。

低价拉新并不意味着智谱的技术实力落后，反而表明国产大模型技术实力已经达到了全球领先的水平。GLM-4.5凭借1/7的价格解决实际问题的能力，几乎接近Claude Sonnet 4。

在CC-Bench评测体系下，国产开源模型已经接近顶级模型的水平

在GLM-4.5发布后的多个开源评测中，GLM-4.5的表现与国际主流模型相当，其中在WebDev Arena中与全球领先模型并列第二，而在SWE-bench Verified中性能优于Gemini-2.5-Pro和GPT-4.1。在CC-bench的评测中，智谱与DeepSeek、Kimi K2模型互有胜负，而对Qwen-Coder则有一定的优势。

值得注意的是，这并不意味着阿里在AI编程领域落后，只是说明国内这个赛道的竞争已经非常激烈。

就在9月24日，阿里在云栖大会上高调发布了Qwen3-Coder的重磅升级。

像阿里这样的大企业，在AI编程这个看似小众的领域里，却毫不犹豫地加大投入。根本原因就是阿里深知开发者是其“云”业务的基石和命脉。

阿里云的AI编程新动向：机遇与挑战并存

在最近的云栖大会上，通义实验室的算法专家们分享了他们对AI编程的看法。他们认为，代码是人类与数字世界沟通的桥梁，而AI编程因为其“可验证性”，可能会成为实现通用人工智能（AGI）的先行者。基于这个理解，阿里把AI编程的发展分为了三个阶段：最开始的代码补全，到现如今的代码助手，最终目标则是打造一种能像人类工程师一样独立完成复杂任务的“自主编程智能体”。

为了实现这个目标，阿里的技术路线相当明确。首先，他们在预训练阶段就通过海量的高质量代码数据（多达7.5万亿个Token）来增强模型的代码“记忆”。接着，他们认为超长上下文是关键，这样模型才能全面处理整个代码库。最后，通过反馈学习（Reinforcement Learning），模仿人类在调试时的学习过程，持续提升模型的能力。而这一切的支撑，是阿里基于自家云平台建立的强大训练基础设施，能够瞬间启动成千上万的虚拟环境，为AI智能体的成长提供了理想的实验场。

因此，Qwen3-Coder的升级——包括更快的推理速度、更强的安全性，以及256K的上下文窗口——都是这一战略规划的具体体现。在OpenRouter平台上开源后，调用量飙升1474%，这无疑是对阿里策略有效性的最好证明。

与此同时，阿里还在云栖大会上推出了Qwen3-Max，作为最新的闭源旗舰模型，它在解决真实世界问题的SWE-Bench测试中表现出色。这清晰地表明了阿里的“组合拳”策略：用顶尖的开源模型吸引广泛的开发者群体，同时用最强的闭源模型为高端企业客户服务，最终将AI编程的成果转化为整个云业务的增长动力。

无论是程序员在简化重复工作上的需求，还是未来低代码甚至无代码时代带来的大量编程需求，似乎都指向一个共同的未来：编程正在逐渐成为AI时代的“通用语言”。布局编程领域，与其说是在选择一个小众市场，不如说是在为下一代AI原生应用搭建基础设施和操作系统，这是一场赢家通吃的战略博弈。

历史性的机遇与挑战并存

Anthropic的禁令，意外为中国AI技术的发展提供了一个绝佳的机会。

然而，要想赢得这场漂亮的反击战，或许只是万里长征的第一步。所有竞争者面前的道路并非坦途，而是一片布满挑战的“焦土战场”。

首个挑战就是“从惊艳到稳定”的基础设施鸿沟，这在To B市场上尤为致命。在Kimi K2刚上线时，访问量激增一度导致服务器崩溃，对C端用户来说或许情有可原，但对企业级服务来说则是致命问题。在2025年的AI竞赛中，模型的性能与稳定性同样重要。竞争对手，不论是实力雄厚的互联网巨头，还是同样强劲的智谱等新兴创业公司，都在伺机而动。每家公司都必须证明，不仅能推出“王炸”产品，还能提供像水电煤一样稳定的基础设施服务，而这背后则是对供应链、工程能力和资本的极限考验。

其次，开源之后的商业化之路比想象中要艰难得多。以月之暗面、智谱、DeepSeek等为代表的开源玩家，虽然赢得了声誉和生态的入场券，却也将自己最锋利的武器“公之于众”。

在商业化方面，这意味着一场残酷的“左右手互搏”。这些开源模型公司所提供的API服务，不仅要面对直接竞争对手的价格战，还要面对更可怕的竞争——各大云厂商对开源模型的改造并低价打包销售，轻松“截胡”客户。阿里云、腾讯云等完全可以把流行的开源模型当做“亏损换市场”的引流产品，以远低于官方API的价格提供服务。

值得一提的是，在Kimi K2发布后，海外平台的多家AI和云服务商迅速部署了该模型，Perplexity的CEO甚至在社交媒体上表示，基于K2的良好表现，他们可能会考虑后续训练。

因此，所有开源玩家必须比“搭便车者”更快地建立起围绕官方API和Agent功能等增值服务的护城河——无论是极致的性能优化、独特的功能，还是强大的解决方案生态。否则，模型的先进性最终可能只是为他人做嫁衣，自身却陷入“叫好不叫座”的尴尬境地。

不同于背靠幻方量化、可持续烧钱的DeepSeek，或是依靠强大云业务输血的互联网巨头，多数AI独角兽公司在自我造血和对投资人负责的双重压力下，实际上不允许无止境地投入生态建设。如何在技术信仰与商业现实之间找到平衡，是这些明星创业公司面前最大的考验。

不过，在Claude禁令带来的短暂窗口期内，不论是AI独角兽，还是它们的投资人，亦或是急需国产合规替代方案的开发者和企业，都松了一口气。国产大模型的集体崛起，至少证明了中国AI技术在关键时刻有能力推出“王炸”级产品。然而，这盏在漫长征途中点亮的明灯，能否持续燃烧，最终取决于中国的AI玩家们是否能在技术之外，打赢一场关于稳定、生态和商业模式的更艰难的战役。

在这条充满机遇与挑战的道路上，Kimi抢得了先机，但阿里的巨额投入、智谱的紧逼也不容小觑。中国AI的“王座”依然虚位以待，真正的王者，将在技术、生态与商业的残酷“铁人三项”中诞生。

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