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楊植麟首次透露K3架構,從月之暗面到MiniMax,中國AI“開源派”打響全球突圍戰

2025-11-13 12:12:53

11月11日凌晨,月之暗面三位創始人就K2 Thinking模型在Reddit論壇進行線上問答。創始人楊植麟不僅回應了訓練成本等問題,還透露了K3模型研發方向。K2 Thinking實測成績“能打”,長思維鏈能力備受關注。當前,中國開源應用生態正在形成,國產大模型在國際上贏得關注,國內頭部模型公司呈現差異化發展路徑。

每經記者|李宇彤    每經編輯|陳星    

北京時間11月11日凌晨,月之暗面創始人楊植麟與聯合創始人周昕宇、吳育昕在知名論壇Reddit集體上線。在這個全球技術極客聚集地,三位首次同時露面,就上周發布的K2 Thinking模型開啟了一場長達數小時的線上AMA(線上問答)。

圖片來源:論壇截圖

《每日經濟新聞》記者了解到,在交流中,楊植麟不僅回應了關于訓練成本、技術路線等方面的問題,還透露了下一代K3模型的研發方向。“KDA(Kimi Delta Attention,一種線性注意力模塊)是我們最新的實驗性架構,相關想法很可能會在K3中使用。”他表示,“我們希望在K3中融入重大的架構變革并開發新的能力。”

當被問及開源策略這一核心問題時,楊植麟的回答顯得既理想化又堅定:“我們擁抱開源,因為我們相信AGI(通用人工智能)應該引導大家走向團結而不是分裂。”

這場線上對話在業界看來,展現了中國AI(人工智能)企業正以更加開放、成熟的姿態融入全球技術生態。此前的7月,美國知名編程器Cursor開始全面禁止來自中國的IP調用Claude等模型。受此影響,Kimi K2調用量一度大幅上升。

本次線上問答還透露了哪些技術路線?中國大模型廠商在全球賽道上有著怎樣鮮明的分野?

K3計劃引入重大架構變革

11月6日晚間,月之暗面旗下Kimi大模型發布了Kimi K2 Thinking,并稱其為“Kimi迄今能力最強的開源思考模型”。

Kimi官方表示,Kimi K2 Thinking是基于“模型即Agent(智能體)”理念訓練的新一代Thinking Agent,它原生掌握“邊思考、邊使用工具”的能力。

而Kimi K2 Thinking得到外界矚目的原因在于其“能打”的實測成績。據官方披露,Kimi K2 Thinking在“人類最后的考試”(Humanity's Last Exam)、自主網絡瀏覽能力(BrowseComp)、復雜信息收集推理(SEAL-0)等多項基準測試中表現達到SOTA(當前技術水平的最前沿)水平。

在“人類最后的考試”測試中,Kimi K2 Thinking的得分為44.9%,作為對比,Kimi公布的同場測試中GPT-5(High)的成績為41.7%。

同時,長思維鏈能力也成為K2 Thinking備受關注的焦點。據介紹,該模型能夠連續執行200至300次工具調用來解決復雜問題,保證任務連續性。而實現這一能力并非一帆風順。吳育昕在回答中坦言,支持“思考-工具-思考-工具”的交錯執行模式是其中一大難點,這種模式在大語言模型(LLM)中仍屬較新行為,需投入大量工程才能有效實現。

對于“如此長的推理鏈如何保持穩定性”這一疑問,楊植麟進一步闡釋了技術實現路徑:“我們采用端到端的智能體強化學習訓練K2 Thinking,這使得模型在數百個步驟的工具調用過程中,包括檢索在內的每個中間環節都能保持良好的性能。”

值得一提的是,針對外界關心的訓練成本傳聞,楊植麟也首次做出澄清。

他表示,廣為流傳的“460萬美元”并非官方數字,真正的訓練成本很難量化,因為主要部分是研究和實驗。

吳育昕透露,K2 Thinking是在配備了Infiniband的H800 GPU(圖形處理器)集群上完成訓練的。盡管在算力規模上不占優勢,但團隊“把每張顯卡的性能都壓榨到了極致”。

本次問答中下一代K3的藍圖也已初現輪廓。

楊植麟透露,團隊正計劃在K3中引入重大的架構變革。“從歷史經驗看,混合注意力機制在長序列任務中往往難以超越完全注意力機制。而我們在KDA架構上的實驗表明,它在所有評估維度上都展現出性能提升,包括長序列輸入輸出的強化學習場景,同時保持了線性注意力機制的效率優勢。因此,K3很可能會采納相關的設計理念。”

除了架構革新,團隊還透露正在開發視覺語言模型(VL)。并且在文本模型方面,Kimi曾嘗試過1M上下文窗口,但因當時服務成本過高而未能推行。隨著技術進步與成本優化,團隊表示未來將重新考慮引入更長的上下文窗口。

中國開源應用生態正在形成

在全球AI競賽中,國產大模型正憑借技術實力與開源策略,在國際舞臺上贏得越來越多的關注與認可,同時也面臨來自市場與地緣政治的挑戰。

本次問答中,一位海外用戶分享了他的兩難處境:其公司雖然認可Kimi模型的出色能力,但因其為“中國大模型”,出于潛在風險考量,不敢在生產環境中部署。

對此,吳育昕回應,完全理解這類擔憂。雖然“封禁”風險常常超出企業的控制范圍,但開源模式正是化解此疑慮的有效途徑——企業可以通過自行部署掌握控制權。他坦言:“我們期待一個更加互信的技術世界,但這需要時間。”

楊植麟則從更宏大的愿景出發:“我們擁抱開源,因為我們相信AGI應該要引導大家走向團結而不是分裂。”

吳育昕(上)和楊植麟(下)在論壇中的回復 圖片來源:論壇截圖

這種以開源構建信任、以技術連接世界的策略,正在復雜的國際環境中顯現成效。

今年7月,當美國知名編程工具Cursor全面禁止中國IP調用Claude等模型后,市場迅速做出了選擇。據平臺OpenRouter數據顯示,Kimi K2的調用量隨即大幅攀升,與同期發布的Grok4登上增長榜前兩名,日處理量突破100億Token(大模型處理文本時的最小單位)。其API(應用程序編程接口)價格僅為Claude Sonnet的五分之一,展現出性價比的競爭力。

這樣的增長勢頭并非孤例。10月27日,國內另一家AI獨角獸MiniMax發布的開源文本模型M2,在權威測評榜Artificial Analysis中沖至全球總分前五、開源模型第一,實現了中國開源模型的歷史性突破。更引人注目的是其成本效益:M2的綜合成本低至每百萬Tokens約0.53美元,約為Claude 4.5 Sonnet的8%,且推理速度近乎其兩倍。

在技術路線上,國內頭部模型公司已呈現出清晰的差異化發展路徑:MiniMax M2主打極致性價比與高速推理,致力于構建豐富的多模態應用生態;而Kimi則持續專注將長文本處理和深度思考能力推向極致,探索大模型的能力上限。

面對與OpenAI等巨頭的競爭,周昕宇幽默回應:“我們也不清楚OpenAI為何如此燒錢,這恐怕只有薩姆?奧爾特曼本人知道。我們有屬于自己的方式和節奏。”他強調,公司的核心使命始終是尋求從能源到智能的最佳轉換,未來將繼續專注于提升智能本身。

對于外界翹首以盼的下一代模型K3,楊植麟的回答充滿期待:“在OpenAI建成千億級美元數據中心之前,K3會推出的。”

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