Kimi K2模型技术亮点 - 采用MoE架构，总参数1T，激活参数32B，包含384个专家，每层激活8个，通过稀疏设计优化计算效率 [4][16] - 创新使用MuonClip优化器，结合Muon的token效率与QK-Clip稳定性，支持15.5万亿token无损失spike预训练 [11][21][22] - 引入MLA（Multi-head Latent Attention）结构替代传统密集注意力，每层注意力头降至64个，减少计算量和带宽压力 [16][17] 训练数据与方法 - 预训练数据覆盖网页、代码、数学、知识四大板块，采用"重述法"提升token效用，用重写10次的数据训练1轮（28.94%准确率）优于原始数据训练10轮（23.76%） [24][25][26] - 数学类文本改写成"学习笔记"风格并加入多语言翻译，知识类文本通过多样化表述增强理解 [28] - 后训练阶段通过大规模Agentic Tool Use数据合成，覆盖3000多真实工具和20000多合成工具，生成多轮工具使用轨迹 [35] 强化学习与性能表现 - 构建可验证奖励环境（如GitHub PR/issue自动化测试）和自我评估奖励机制，形成闭环优化 [33][34][36] - 采用温度衰减策略和PTX辅助损失，平衡探索与稳定性，避免知识遗忘 [43] - 在SWE Bench Verified、Tau2等测试中达到开源模型SOTA，上线一周即登顶竞技场千人盲评，媲美Grok 4和GPT 4.5 [5][12] 基础设施与行业动态 - 训练依托NVIDIA H800集群，节点配备2TB内存，8块GPU通过NVLink/NVSwitch互联，节点间采用8×400 Gbps RoCE网络 [38][39] - 阿里通义Qwen3最新版本（Qwen3-235B-A22B-2507）通过分训Instruct/Thinking模型提升质量，官方测评显示其性能反超Kimi K2 [40][41]