Kimi K2開(kāi)源背后：萬(wàn)億參數(shù)模型的研發(fā)內(nèi)幕

7月14日，國(guó)內(nèi)大模型獨(dú)角獸月之暗面正式發(fā)布并開(kāi)源了其最新一代MoE架構(gòu)基礎(chǔ)模型Kimi K2。這一總參數(shù)量達(dá)到1萬(wàn)億（1T）的模型迅速引發(fā)行業(yè)熱議。多位參與研發(fā)的工程師在知乎展開(kāi)“親自答”，從技術(shù)架構(gòu)、訓(xùn)練策略到開(kāi)源決策，全面揭示了K2的研發(fā)歷程。

架構(gòu)設(shè)計(jì)：平衡性能與效率

作為月之暗面Infra側(cè)的推理研發(fā)人員，劉少偉在知乎上詳細(xì)解析了K2的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。他指出，K2基于DeepSeek V3的框架，但在參數(shù)選擇上進(jìn)行了優(yōu)化，目標(biāo)是在訓(xùn)練和推理成本與V3相當(dāng)?shù)那疤嵯?，?shí)現(xiàn)更低的損失值（loss）。K2的總參數(shù)量雖增至1.5倍，但通過(guò)優(yōu)化通信效率，其prefill（預(yù)填充）和decode（解碼）的理論耗時(shí)反而更低。這一設(shè)計(jì)體現(xiàn)了團(tuán)隊(duì)在模型規(guī)模與計(jì)算效率之間的精細(xì)權(quán)衡。

訓(xùn)練策略：自動(dòng)化數(shù)據(jù)工廠與Agent能力

研究員Flood Sung則重點(diǎn)分享了K2的訓(xùn)練策略。他提到，K2的一個(gè)關(guān)鍵突破是MuonClip技術(shù)帶來(lái)的顯著loss下降曲線。此外，團(tuán)隊(duì)為提升模型的通用Agent能力，構(gòu)建了一套全自動(dòng)化的Agent合成數(shù)據(jù)生產(chǎn)線。這一系統(tǒng)通過(guò)模擬和過(guò)濾，高效生成高質(zhì)量的Agent軌跡數(shù)據(jù)。Flood Sung借用老子的“一生二，二生三，三生萬(wàn)物”來(lái)形容這一數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程的自我擴(kuò)展能力。

開(kāi)源決策：社區(qū)協(xié)作與技術(shù)生態(tài)

關(guān)于K2的開(kāi)源，研發(fā)人員Justin Wong解釋稱，開(kāi)源的核心目的是借助社區(qū)力量完善技術(shù)生態(tài)。開(kāi)源不到24小時(shí)，社區(qū)便涌現(xiàn)出K2的MLX實(shí)現(xiàn)、4bit量化等優(yōu)化，這些成果單靠團(tuán)隊(duì)自身難以快速實(shí)現(xiàn)。研究員Dylan則坦言，K2作為新發(fā)布的模型，仍存在許多不足，尤其是在與成熟的前沿模型對(duì)比時(shí)表現(xiàn)明顯。他表示，團(tuán)隊(duì)將在后續(xù)迭代中持續(xù)挖掘K2的潛力。

知乎成為技術(shù)分享新陣地

值得注意的是，月之暗面近年來(lái)多次選擇在知乎發(fā)布技術(shù)細(xì)節(jié)。6月，其Kimi-researcher Agent產(chǎn)品的研發(fā)人員也曾通過(guò)“親自答”解讀技術(shù)亮點(diǎn)。更早之前，開(kāi)源MoBA框架的研發(fā)人員鹿恩哲和蘇劍林也在知乎分享了稀疏注意力框架的設(shè)計(jì)思路。這種開(kāi)放的技術(shù)交流方式，不僅增強(qiáng)了行業(yè)透明度，也推動(dòng)了相關(guān)技術(shù)的快速迭代。

結(jié)語(yǔ)

Kimi K2的開(kāi)源標(biāo)志著國(guó)產(chǎn)大模型在規(guī)模與技術(shù)上邁入新階段。從架構(gòu)優(yōu)化到訓(xùn)練策略，再到開(kāi)源生態(tài)的構(gòu)建，月之暗面展示了一條兼顧性能與效率的研發(fā)路徑。然而，正如團(tuán)隊(duì)所言，K2仍處于早期階段，其真正的潛力有待后續(xù)版本釋放。對(duì)于行業(yè)而言，這種開(kāi)放、協(xié)作的研發(fā)模式，或許將成為未來(lái)大模型發(fā)展的重要方向。

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