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王海欣
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猫眼影戏记者 柯尔斯蒂·艾利 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
智工具编译 陈骏达编辑 云鹏
智工具1月29日报道，今天破晓，月之暗面焦点团队在社交媒体平台Reddit上举行了一场有问必答（AMA）活动。三位联合首创人杨植麟（CEO）、周昕宇（算法团队认真人）和吴育昕与全球网友从0点聊到3点，把许多要害问题都给聊透了，好比Kimi K2.5是否蒸馏自Claude、Kimi K3将带来的提升与改变，以及怎样在快速迭代与恒久基础研究之间取得平衡。
▲AMA栏目截图（图源：Reddit）
一最先，便有网友抛出尖锐问题：Kimi K2.5有时会自称为Claude，有人嫌疑这是对Claude举行蒸馏的证据。杨植麟回应道，这一征象主要是由在预训练阶段对最新编程数据举行了上采样，而这些数据似乎与“Claude”这个token的关联性较强，事实上，K2.5在许多基准测试中似乎都优于Claude。
谈及Kimi K3，杨植麟没透露太多细节，但提到了K3会在Kimi Linear上加入更多架构优化，他相信，就算Kimi K3没比K2.5强10倍，也肯定会强许多。
整场问答中，月之暗面的三位联合首创人共回覆了40多个问题。智工具也向他们提出了3个问题，并获得了直接回应。
当智工具问及月之暗面的算力储备时，杨植麟称，GPU数目的差别并未缩小，但实现AGI事实需要几多算力，仍需拭目以待，而周昕宇增补了一句颇具哲理的话：立异往往降生于约束之中。
▲杨植麟、周昕宇回应智工具关于算力储备的问题（图源：Reddit）
周昕宇还提到，月之暗面有“把事情真正做成并落地”的配合价值观，而不但仅是为了外貌鲜明。
此次AMA正值Kimi K2.5的宣布。这是月之暗面现在最强盛的模子，在视觉、编程、Agent以及种种通用使命上都有不错的体现，还通过一项名为智能体蜂群的手艺实现一个模子对多达100个“子智能体”的调理，使命执行效率最高提升450%。
宣布后2天左右，Kimi K2.5获得权威AI评测榜单Artificial Analysis开源模子第一的效果，仅次于来自OpenAI、Anthropic和谷歌的4款模子。
我们将AMA中的英华内容梳理归纳为23个要害问题，分为三章泛起，第一章聚焦月之暗面公司自己及AI行业相关话题，第二章先容 Kimi K2.5的手艺细节，第三章展望月之暗面的未来妄想。
完整问答链接：
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qpewj7/comment/o28hvpt/
一、GPU数目差别并未缩小，但立异往往降生于约束之中
（1）智工具提问：在上次的AMA中，您提到月之暗面的GPU数目（相较其他企业）处于劣势。在2026年，这种差别会缩小吗？
杨植麟：我以为差别并没有缩小。可是，要实现通用人工智能（AGI）事实需要几多算力？我们拭目以待。
周昕宇：可用算力受到太多因素的影响。但无论怎样，立异往往降生于约束之中（innovation loves constraints）。
（2）网友提问：您对DeepSeek的Engram架构有何期待？您是否正在思量接纳这种架构？
周昕宇：对嵌入举行Scaling是一个值得探索的有趣偏向。但在我们通过Scaling蹊径对其举行测试之前，我们还没有太多可靠的数据。
（3）智工具提问：这是一个关于你们研究文化的问题。大规模模子训练会消耗大宗的GPU时间，怎样界定淹没本钱？好比说，某个偏向经由三个月的实验后没有显着的性能提升，你们的团队会凭证哪些指标来决议是继续、调解偏向照旧彻底放弃？
鉴于行业内快速迭代的程序，你们是否担心追求短期乐成的压力，会影响那些需要多年才华收效的基础研究？您怎样使您的团队免受这种压力的影响？
周昕宇：很是好的问题。针对第一个问题，我们会将所有相关实验的效果分享给所有手艺职员，并举行深入讨论，直到最终决议是继续、转型照旧彻底放弃。
讨论天天都会举行，我们勉励每小我私家对所有事情提出质疑，从目的设定到最细微的手艺细节。
针对第二个问题，恒久以来，我们在押注手艺基本面的走势上有着相当不错的纪录。MoBA险些从公司建设之初就最先了 ；Kimi Linear也履历了快要一年的探索与挣扎。
要害在于团队要有“把事情真正做成并落地”的配合价值观，而不但仅是为了外貌鲜明。我们的组织、文化和治理都是为了支持这一价值观而建设的。
（4）网友提问：你们最喜欢事情中的哪一部分？
杨植麟：我们喜欢训练模子，由于这让人感受在一直靠近真相：关于什么是有用的、什么是无效的真相，关于智能是怎样被创立出来的真相。
（5）网友提问：讨教训练视觉语言模子（VLM）的主要挑战是什么？为什么Kimi云云致力于训练视觉模子？
杨植麟：主要挑战在于怎样同时提升文本和视觉性能。我们发明，当要领得其时，文本和视觉可以相互增进。
例如，我们视察到，在视觉使命上举行强化学习训练可以提升文本知识基准测试的效果。另一方面，像K2这样强盛的文本库关于提升视觉性能也至关主要。
（6）网友提问：Kimi Code和Claude Code有什么区别？为什么Kimi要开发自己的编程工具？
杨植麟：我们以为我们需要一个与模子最匹配的框架。但使用Claude Code时，框架会一直转变，兼容性有时会成为问题。
别的，Kimi Code还拥有一些独吞的功效，例如视频输入。我们以为video2code（视频生代码）很是主要，代表着前端开发的未来。
（7）网友提问：强化学习基础设施已成为关注的焦点Ｋ剂康窖盗废裰悄芴宸淙赫庋南低车闹卮笮，在像verl这样的开源框架上实现起来会相当具有挑战性。你们在强化学习基础设施方面所做的详细刷新是什么？
吴育昕：强化学习基础设施简直是一项重大的挑战，我们力争在坚持优异无邪性的同时实现高效率。在效率方面，我们实验在开发训练和推理系统时充分思量强化学习的现实应用场景，以便复用所有沉重的盘算事情，从而实现规 ；┱。
智能体蜂群的安排逻辑尤其重大，但我们的系统具有极高的无邪性，允许我们将差别的框架和子智能体设置集成到训练历程中。
（8）网友提问：我想问一下与你们的Scaling蹊径有关的问题。你们最先实验的最小规模（自动/被动）是几多？通常步长是几多？另外，你们是否会凭证所做的更改类型（数据、优化器、线性注重力机制等）接纳差别的Scaling蹊径？
周昕宇：我们从很是小的规Ｗ钕。我小我私家有时会从小到可以在单个CPU上训练的模子最先。
焦点目的是展望系统的可扩展性。有些架构无法扩展，有些优化器无法扩展，甚至有些数据也无法扩展。在低FLOPs下评估可扩展性是一个有趣的研究课题，它需要对训练历程中的数学动态有深刻的明确，同时也需要兼顾严谨性和创立性。
举个例子：我们一经急于将Kimi Linear移植到Kimi K2中，但它在抵达一定规模后Scaling失败了。我们不得不暂？，经由漫长的调试历程，最终历经数月才使其抵达现在Kimi Linear的水平。
从统计学角度来看，大大都小规模行之有用的计划都无法突破规 ；烤。而那些能够乐成推广的计划通常都简朴有用，并且有数学依据。研究的重点在于怎样应对失败，而不是庆祝乐成。
二、模子自称Claude并非由于蒸馏，智能的上限取决于新学习算法
（9）智工具提问：Kimi K2.5使用了平行智能体强化学习手艺。你们会不会将主要算力预算从预训练转向强化学习？在K3蹊径图中，强化学习的算力规模是否会逾越预训练？
杨植麟：强化学习的盘算量将一连增添。更主要的是，增增强化学习盘算量的要领有许多，并且有些要领比其他要领更有用。未来可能会泛起更多新的目的函数来对模子举行强化训练，尤其是在智能体领域。
（10）网友提问：Kimi K2.5已经证实，通过强化学习扩展思索token是实现前沿推理的可行途径Ｋ剂康窖盗稢oT（头脑链）战略的重大工程开销和天生思索token的推理延迟，你们是否正在探索架构递归作为一种在不将盘算外部化到KV缓存的情形下实现P/poly重漂后的要领？
杨植麟：在目今的架构下，我们所体贴的许多问题在盘算意义上着实都是可解的。在许多情形下，模子能力的瓶颈并不在于其蹊径重漂后（circuit complexity），而在于使命自己是否是可验证的。这意味着两点：
一方面，我们虽然可以通过设计更高效的架构来降低特定使命所需的蹊径重漂后，从而提升token使用效率 ；
不过，智能的上限更多地取决于能否发明新的学习算法。这些算法应当能够逾越预先界说的、可验证的使命，而不但仅是依赖更高效的模子架构。
（11）网友提问：Kimi K2.5很是棒，但我看到有人说模子会自称为Claude，并把这看成你们大宗蒸馏（distill）自Claude模子的证据。这是怎么回事？
杨植麟：我们的视察是，在准确的系统提醒词下，它有很高的概率回覆“Kimi”，尤其是在思索模式下。
但当系统提醒为空时，它就进入了一个未界说区域，这更多地反应了预训练数据的漫衍情形。其中一项刷新是，我们在预训练阶段对来自互联网的最新编程数据举行了上采样，而这些数据似乎与词元“Claude”的关联性更强。
事实上，K2.5在许多基准测试中似乎都优于Claude，例如HLE、BrowseComp、MMMU Pro和MathVision等等。
（12）网友提问：我想知道你们是怎样降低K2的幻觉问题的？幻觉问题似乎是K2模子的主要弱点，也是我之前没有使用Kimi的缘故原由。但现在来看，2.5版本越发可靠。
吴育昕：关于所有大模子来说，治理幻觉仍然是一个重大的挑战。我们已经通过提高数据质量（更多经由验证的知识，更少低质量的说法）和奖励机制（例如，当模子泛起幻觉时举行处分）来改善这种情形，但我们以为仍然有许多要领可以进一步刷新。
（13）网友提问：Kimi K2.5使用了较高的参数比例（约470:1）。您以为我们现在是否由于使用15万亿个token举行太过训练而“铺张”了盘算资源？
吴育昕：我不确定1:1最优性是否仍然建设，但从这个意义上讲，我们确实会“铺张”一些训练盘算资源。不然模子会更大，并且与我们现在的模子相比，会“铺张”大宗的推理盘算资源。
周昕宇：若是你追求盘算最优（compute-optimal）的训练方法，那么大大都有用的模子现实上都是被太过训练的 ；更大的模子只是“太过训练得没那么严重”。
而盘算最优训练通常要求模子规模足够大，这会对现有基础设施带来重大的挑战，同时也会显著提高推理本钱。我并不以为太过训练是一种“铺张”，而更像是我们为了获得更优整体权衡而自动支付的一种“本钱”。
（14）网友提问：Kimi K2.5的“智能体蜂群”功效最多可协调100个子智能体。在这种规模下，“协调器”模子往往会成为瓶颈。Kimi K2.5如那里置治理100个并行推理流所带来的延迟和上下文信息丧失问题？
吴育昕：“智能体蜂群”的一个很酷的点在于，各个子智囊团可以在不“侵蚀”或污染主调理器上下文的情形下自力执行子使命。它们实质上拥有各自的事情影象，只在须要时将效果返回给调理器。这使我们能够在一个全新的维度上扩展整体的上下文长度。
（15）网友提问：在Kimi K2.5中，你们怎样权衡强化编程能力与坚持甚至提升非编程能力（如创意写作和情绪明确）之间的关系？
在K2宣布时你们在官方先容中强调了创意写作和情商。团队是怎样在训练和优化历程中，确保这些对用户体验至关主要但更“软性”的能力不爆发退化的？
杨植麟：在模子参数规模足够的情形下，我以为编程能力和创意写作之间不保存根天性的冲突。但确实，随着我们一直刷新奖励模子，要在差别模子版本之间坚持一致的“写作品味”自己就是一项挑战。
我们的一项做法是依赖内部基准评测（险些可以看作一种“元评测”）来反应模子在创意写作方面的希望，并据此对奖励模子举行响应调解。
（16）网友提问：K2.5的个性和写作气概显着变得越发通用，更像其他模子的“知心助手”气概了。我们很是喜欢K2的个性！K2.5究竟爆发了什么？你们是否已经注重到这个问题并正在视察？
吴育昕：遗憾的是，每次新版本宣布后，我们都会看到模子“个性”爆发一定水平的转变。这是一个相当棘手的问题，由于个性是模子主观且难以评估的特征。我们正在起劲解决这个问题，并且希望能够让产品更好地知足每位用户的个性化需求。
三、K3将在Kimi Linear基础上优化，即便没比K2.5强10倍也会强得多
（17）网友提问：Kimi K3的重点会是什么？原始性能？恒久目的？照旧上下文长度？
杨植麟：我们正在实验新的架构和新功效。
（18）网友提问：Kimi K3是否一定会接纳线性架构或其他新架构？若是真是云云，您将怎样确保K2.5 Thinking的性能得以保存，甚至进一步提升？尤其是在多模态性能方面。我担心架构改变后可能会泛起不稳固的情形。
杨植麟：线性架构是一个很是不错的选择。我们做了许多研究，包括Kimi Linear。希望我们能在此基础上加入更多架构优化。
我相信Kimi K3就算没有比K2.5强10倍，也肯定会强得多（I’m sure it will be much, if not 10x, better than K2.5.）。
（19）网友提问：你们未来对在线/一连学习方面有什么妄想，特殊是针对Agentic模子？Kimi Linear与K2.5有什么关系？线性注重力仍然是主要研究偏向之一，照旧会生长成为一个自力的研究分支？
周昕宇：我们相信，一连学习能够提升模子的自主性，并使它们能够更长时间地高效事情。我们正在起劲探索这一偏向。Kimi Linear是与K2.5并行开展的一项专门研究项目。我们正鼎力大举投资于线性注重力机制，将其作为未来模子的一个要害偏向。
（20）网友提问：你们是怎样思量模子的角色塑造的？若是有的话，你们对“Kimi”这个角色有什么目的？
杨植麟：我以为模子的焦点在于“品味”，由于智能自己是非同质化的（non-fungible）。我小我私家很喜欢K2.5打造的前端设计，它有着奇异的审美取向。
模子的性格也是“品味”的一种体现。有报道称，K2.5相比其他模子更少迎适用户。这或许是一种好的性格特征，由于一连一直地强化用户原有的看法，在某些情形下可能是危险的。
（21）网友提问：讨教你们有妄想开源“智能体蜂群”或者将其作为一项功效添加到Kimi-cli中吗？
杨植麟：现在它还处于测试阶段。待其越发稳固后，我们将向开发者提供框架。希望很快就能实现。
（22）网友提问：为什么不把视觉编码器做得大于400M呢？
吴育昕：小型编码器在许多方面都有利于Scaling，以是我们甚至会问自己：为什么不把它设为0呢？
（23）网友提问：你们有妄想推出带有原生音频输入功效的模子吗？
杨植麟：现在我们没有足够的资源来处置惩罚音频输入，以是可能会把重点放在训练更好的智能体上。
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