[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"aihot-art-95480":3},{"itemId":4,"vertical":5,"category":6,"source":7,"score":8,"title":9,"summary":10,"analysis":11,"url":12,"coverUrl":13,"direction":13,"marketSignal":13,"publishedAt":14},"95480","ai","模型发布\u002F更新","AI News (artificialintelligence-news)",70,"Kimi K3 开源权重模型：中国最大AI押注记忆而非算力","Moonshot AI发布2.8万亿参数开源模型Kimi K3，为迄今最大开源模型，侧重记忆而非算力。","Kimi K3 以 2.8 万亿参数成为最大开源权重模型，但其真正创新在于用记忆换算力，为中国 AI 在芯片限制下开辟新路径。\n· Kimi K3 参数规模达 2.8 万亿，远超 DeepSeek V4 Pro 的 1.6 万亿，但参数并非其核心亮点。\n· 模型采用混合专家架构，每次推理仅激活 896 个专家中的 16 个（约 1.8%），大幅降低计算量。\n· 然而，所有参数仍需常驻内存，导致内存需求不降反升；Moonshot 通过 4 比特量化训练将内存占用压缩至传统 16 比特的 1\u002F4。\n· 这一设计本质是“用内存换算力”，在芯片出口管制下，内存比算力更容易获取，体现了中国 AI 的务实策略。\n影响\u002F看点：K3 证明，在算力受限环境下，通过架构创新和内存优化同样能实现顶尖性能，可能重塑全球 AI 硬件投资逻辑。","https:\u002F\u002Fwww.artificialintelligence-news.com\u002Fnews\u002Fkimi-k3-open-weight-model-memory-compute-china\u002F",null,"2026-07-20 17:00:00"]