10 月 26 日凌晨，月之暗面旗下 Kimi 发布《致用户：关于近期使用体验问题的致歉与补偿》。这是今年 4 月以来，Kimi 第三次向用户道歉。
此次道歉的原因是，用户使用新模型 K3.1 Pro 时遭遇 " 限流及不必要的额度消耗 "。补偿方案是给所有档位的订阅会员做一次重置，有效期内的会员都获得月度总额 25% 的额度，相当于一周的用量。
Kimi 的额度，是指用户付费后每月能固定使用的 Token 量。按 Kimi 官网 10 月 24 日更新的国内定价，会员连续包月分别为 49 元、99 元、199 元、699 元和 1399 元。这些会员功能共享同一个月度额度池，按实际 Token 消耗扣减，某项功能用尽会影响其他功能，当期没用完的额度也不会结转到下个月。
亚洲视觉科技有限公司研发总监陈经是 Kimi 的老用户，每月花费 199 元订阅 Kimi。10 月 15 日，他花 1908 元续了一年会员，第二天，他让 K3 生成一个 5 分钟的视频，任务跑了 20 分钟，额度从 100% 降到 0%，视频也没有做出来。
" 之前我从来不会担心额度会用完。" 他说，现在打开 Kimi 时，会有一种莫名其妙的慌张感，害怕额度消耗太快。
一位接近 Kimi 的人士告诉经济观察报，此次事件的原因，是新模型的配置出了一些问题，新模型倾向于把工作派给子 Agent 后完成任务，带来更多的输出。现在 Kimi 已经增加用户自主选择的选项，让用户自己选择是否使用子 Agent。
Kimi 官方致歉信承认，" 问题出在我们，我们也本应更早修复 "，并表示已调整配置，正在减少不必要的子 Agent 调用和输出长度，让同样的额度完成更多任务。
陈经已经收到了 25% 的补偿额度。但他的慌张感并没有消失，" 不敢再去试大任务了 "。他用 K3.1 Pro 做了些简单的聊天任务，发现额度的消耗速度仍比模型升级前快。
额度快速没了
9 月 27 日，陈经就遇到过 Kimi 额度被快速耗光的问题。当天，他用一个较长的脚本，让 Kimi 做一个 8 分钟视频，Kimi 每月额度立刻用完了。当时他没有意识到 Kimi 可能有问题，认为是自己不小心。
直到 10 月 16 日再次遇到同样的问题，他感觉到，应该不是自己的问题。那时他刚续完年费，额度几乎是满的，Kimi 依旧没有做出视频。
陈经使用 Kimi 已有两年半时间，他很认同 Kimi 的模型能力和产品迭代能力，也能明显感觉到 Kimi 的聊天质量，以及 Agent 任务质量的提升。
但现在他有了要不要换一款模型的想法。Kimi 额度消耗完后，他试了一下腾讯的 WorkBuddy+DeepSeek-V4.1-flash，结果只靠平台送的积分，做了 8 个 5 分钟以上的视频。
第二次发现 Kimi 的问题后，陈经去找客服投诉，但客服当时没有给他恢复额度。客服的解释是，任务过程中生成了 20 多个中间结果视频，确有对应支出。
" 技术原理上可以理解。" 陈经说，Kimi 是用大模型生成视频，而不是在网上找素材、再用 CPU 拼接，成本天然高得多。但从产品角度，他不能接受这种体验，他的钱花出去了，视频没到手，当月会员费等于作废。
他希望 Kimi 在不断冲击模型的高性能的同时，也应该注重优化用户体验，减少 Token 消耗，或者至少在即将消耗大额度 Token 时，给用户一个提示。
陈经对比过其他 Agent 产品：遇到重度任务，WorkBuddy 会提前告知这一步要消耗多少积分，询问用户是否接受，不接受就不做。而在 Kimi 这边，" 任务是闷头直接跑的，我一看不对劲去点终止，都已经来不及了 "。
陈经不是唯一一个发现 Kimi 额度问题的用户。10 月 24 日 K3.1 Pro 上线后，社交平台上，类似的反馈集中爆发。
一名购买了 199 元套餐的用户称，他只发了一句 " 审查项目架构 "，Kimi 就拉起了 5 个子 Agent，十几分钟后额度告罄；有人在 Kimi 致歉帖下留言说，26 日早上，一个简单问题就烧掉了 25% 额度；还有另一位购买 199 元套餐的会员说，以前一周才用一半额度，现在随便一用就达到上限。
目前制约陈经更换大模型产品的瓶颈，是迁移成本和使用习惯，他在 Kimi 里积累了两年半的聊天记录和内容，很多复杂任务都是在 Kimi 聊天框内做的，一下子换掉，等于重新开始。
为何出现过量消耗？
第三方评测机构 Artificial Analysis 模型页数据显示，K3.1 Pro 跑完整套 Intelligence Index 测试累计输出约 1.5 亿 Token，而参测模型中位数为 8700 万，约为中位水平的 1.7 倍。Artificial Analysis 因此在模型页为其打上 " 非常冗长 " 标签。
进入订阅体系后，这种冗长被进一步放大。订阅用户买的是一个固定池子，对一个任务要跑多久、烧多少钱格外敏感。模型越擅长多步长程搜索、调用工具、写代码和自我检查，任务时间拉得越长，越容易撞上 " 额度墙 "。
北京市人工智能高级工程师张发恩认为，Kimi 出问题的主要原因有两个，一是公司算力欠缺，二是模型太大。
目前，Kimi 是国产模型中参数最大的，到了 3 万亿级别，单 Token 成本天然更贵。对于模型更新后用户为何感觉额度消耗变快的问题，他认为，大概率是后训练让模型思考时间变长，" 做同一件事，花的 Token 更多了 "。
此外，Kimi 的算力比起同行更紧缺。据他了解，DeepSeek 和智谱已经完成了用国产卡做推理，Kimi 目前主要还在用海外芯片，算力资源比较少。两个因素叠加，就容易在新模型上线时出现问题。
不过，他认为，Kimi 当下面临的问题不会持续太久。他预估，K3.1 Pro 之后，还会有更小参数的版本，就像 DeepSeek 同时有 Pro 版和 Flash 版。"Flash 版出来以后，Token 成本会下降非常多，可能会到 10 倍，干活也不差。"
在此之前，他建议，Kimi 用户可以切到低思考模式来省 Token，代价是干活质量下降一些。
最亮眼的模型，道最多的歉
在国产大模型公司中，月之暗面位居头部，有报道称其最新估值已达 500 亿美元。今年以来，Kimi 走出了一条相当密集的模型迭代曲线，K3 模型发布后，受到业界较多关注。
高盛在研报中表示，K3 标志着中国开源模型智能水平达到全球普及的关键节点，中国 AI 公司正从 " 成本效率 " 竞争向 " 定价权 " 跃迁。摩根士丹利也评价称，K3 的发布，表明中国大模型正在模型规模、性能与定价三个维度，对美国领先者形成全方位追赶。
最新发布的 K3.1 Pro 模型，是国产模型沉寂近两个月后，在质量上又一次较为明显的提升。在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 榜单上，K3.1 Pro 位列全球第四、开源第一，较 K3 跃升 12 位。
不过，每次模型能力受到认可的同时，Kimi 产品也受到用户的质疑。
从 4 月到 10 月，Kimi 道歉三次。三次道歉都发生在新模型上线后，道歉原因都与限流、额度等问题相关。
Kimi 第一次道歉是 4 月 22 日。4 月 20 日，Kimi 发布并开源新模型 K2.6，主打长时编码。Kimi 事后道歉称，由于访问量瞬间激增，部分用户遇到会员排队、功能短暂不可用的情况；与此同时，后台系统在统计 Agent 额度时出现偏差，导致部分用户权益被误扣。当晚 20 点 30 分，Kimi 把所有用户当月额度恢复至 100%，已使用量清零。
第二次道歉是 7 月 19 日。Kimi 在 7 月 16 日推出 Kimi K3，是当时全球参数规模最大的开源模型。发布后 48 小时内，用户请求量大幅超出预估。Kimi 连夜发布《致 Kimi 用户：关于算力紧缺与会员暂停开放的说明》，宣布暂停 C 端新用户订阅，把已有算力全部留给存量会员，并向 " 满怀期待、却没能获得期待中体验 " 的朋友郑重道歉。
最新一次发生在 10 月份。10 月 24 日凌晨，K3.1 Pro 发布，3 万亿级参数、100 万 Token 的上下文窗口，主要提升编程、3D 创作、金融研究和长程 Agent 能力。
一位曾在国内头部大模型公司担任过高管的人士告诉记者，无论是技术实力还是投入力度，Kimi 都是大模型领域值得尊重的一家公司。只是从目前看，Kimi 追求技术突破的激进路线，和用户需求之间有一定 GAP（差距）。不过他也理解 Kimi，因为当前大模型公司处于 " 用户越多，亏的越多 " 阶段。他也认为，Kimi 下一步应该会推出小参数模型产品，以达到商业目的和用户需求的平衡。
