Kimi K3 技术报告发布：2.8T MoE 架构，效率提升 2.5 倍

Kimi K3正式发布技术报告,揭晓这款2.8T参数MoE模型如何在原生支持视觉理解和百万token上下文的同时,把整体扩展效率较上一代K2提升约2.5倍,且权重、报告与配套基础设施已全部开源。

• 模型规模达2.8T总参数的混合专家(MoE)架构,原生支持视觉理解能力,上下文窗口拉到百万token量级
• 效率提升并非单点优化,而是架构层面的组合拳:Kimi Delta Attention、NoPE(去位置编码)、跨深度注意力残差等设计共同作用
• 专家数量设置为896个,通过更精细的路由与残差结构,在同等算力下获得约2.5倍的整体扩展效率提升
• 除论文本身,团队同步开源了高性能训练/推理内核与配套基础设施,而非只放技术报告“炫技”
• 被海外从业者评价为“近期最详尽的技术报告之一”,说明其披露的工程细节具备较高的复现和参考价值
• 对关注国产大模型工程能力的人来说,K3的看点不在参数规模本身,而在于它把“效率提升2.5倍”这类命题拆解到了具体、可复现的架构组件层面,为后续百万级上下文长文本应用打开了成本上的可能性。

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