Kimi K2降本增效，实际效果如何？
Kimi K2降本增效，到底怎么“降”的？很多人好奇Kimi K2凭啥能把成本打下来。核心就两个字：MoE（混合专家架构）。简单说，传统模型是“全员出动”——每次推理所有参数一起上，1万亿参数全跑一遍，算力账单能吓死人。K2的做法是“专家会诊”——总参数1万亿，但每次只激活320亿。好比一家公司有10000个员工，但每次只叫最对口的320个人干活，其他人在工位上待命。这就叫稀疏激活。算力消耗降了，推理成本自然也降了。官方数据是，推理成本只有同类闭源模型的1/5。另外K2还用了新一代优化器Muon，训练效率提升了2倍左右。训练成本460万美元，比DeepSeek V3的560万还低。
发布于 北京
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