月之暗面开源万亿参数模型Kimi K2：MoE架构刷新多领域性能纪录
项目地址: https://ai.gitcode.com/MoonshotAI/Kimi-K2-Instruct 人工智能领域再添重磅成果——月之暗面（Moonshot AI）正式对外发布Kimi K2大语言模型的全套技术文档，相关资源已同步至代码仓库。作为采用混合专家（Mixture-of-Experts）架构的前沿模型，Kimi K2搭载1.04万亿总参数，激活参数规模达320亿，凭借独创的MuonClip训练稳定机制与包含强化学习自我对齐在内的多阶段后训练流程，在代码开发、数学推理、工具调用等核心场景实现性能突破，多项指标刷新行业纪录。
第三方评测数据显示，该模型在权威基准测试中表现出显著优势：软件工程评估SWE-Bench获得65.8分，超越GPT-4.1与Claude等商业模型；2025年美国数学邀请赛（AIME）模拟测试取得49.5分，保持同级模型领先地位；工具使用能力在Tau2-Bench测评中以66.1分刷新开源模型最佳成绩；编程实战平台LiveCodeBench v6测评53.7分的成绩更是创下所有参评模型的历史新高；通用知识测试MMLU-Redux得分92.7，超越多数闭源竞品。
Kimi K2的技术突破源于预训练与后训练阶段的系统性创新。在模型训练环节，研发团队采用Muon优化器配合QK-Clip动态裁剪技术，通过实时调整注意力权重矩阵有效规避训练过程中的梯度爆炸风险，使15.5万亿token的训练过程全程保持损失函数稳定。架构设计上首创超稀疏MoE与多头隐式注意力（MLA）结合方案，相较DeepSeek V3实现"更轻量架构承载更强性能"的跨越式发展。数据处理方面，通过知识重写与数学重写双引擎提升token信息密度，并引入跨语种数学翻译语料增强模型的多语言泛化能力。
后训练阶段重点构建的"代理式行为"强化体系，包含多层次指令微调（SFT）与强化学习对齐两大模块。其中多阶段指令微调通过构建覆盖知识问答、代码生成、逻辑推理、对话交互的大规模任务库，结合自动化工具使用数据合成流水线，使模型具备复杂工具调用能力。数据质量管控采用"人类评审+LLM交叉验证"双机制，确保训练数据的多样性与准确性。强化学习对齐机制则创新融合三大策略：在数学证明、逻辑推理等可验证任务中实施的Verifiable RL，通过多输出比较实现自我评分学习的Self-Critique RL，以及包含token预算动态分配、探索温度自适应衰减的智能训练调度系统。
目前Kimi K2已在HuggingFace平台实现全量开源，提供基础模型与指令微调模型的完整权重文件、详尽技术报告及标准化评测流程，为全球AI社区提供可直接复用的研究底座。这一开源举措不仅降低了大模型技术研究的准入门槛，更为学术界与产业界探索万亿参数模型的优化方向提供了宝贵的实践参考。随着开源生态的持续完善，Kimi K2有望成为推动大语言模型技术发展的关键基础设施。
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