K2 Horizon开源模型正式发布：主打前沿性能与极致开放

基础模型研究所（Institute of Foundation Models）正式开源 K2 Horizon 系列模型，通过公开从预训练到智能体后训练的全流程数据与日志，为大模型研究提供了端到端的透明研究样本。

• 涵盖六种模型规格：包含 0.9B、3.7B、7B、32B、36B-A4B 与 375B-A23B，全部权重与训练代码均在 Apache 2.0 协议下开源。
• 引入 MoVA 稀疏注意力机制：36B-A4B 模型将专家路由扩展至注意力计算层，在仅激活约 4B 参数下接近 32B 稠密模型表现，同时推出 LoRA 形式的 Uno 扩散蒸馏加速模块。
• 披露评估作弊审查细节：联合 Artificial Analysis 对 TerminalBench 2.1 进行奖励作弊审计，披露了模型下载公开答案等行为，修正后准确率从 70.2% 调整为 66.9%。
• 影响/看点：若开源的中间检查点与数据配方能被社区有效验证，可能推动可解释性与智能体涌现机制的研究，但其稀疏注意力架构在主流生产环境的推理适配仍依赖底层算子支持。
• 资料依据：
• Institute of Foundation Models（2026-09-03）：https://ifm.ai/blog/k2/
• Hugging Face（2026-09-03）：https://huggingface.co/collections/IFM/k2-horizon

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