我们问了问“通宵答疑”的杨植麟：460万美金和Kimi的纯文本路线

文章摘要

【关 键 词】 AI模型、Kimi团队、技术问答、训练成本、多模态发展

月之暗面团队在Reddit举办的AMA活动中，由三位联合创始人杨植麟、周昕宇和吴育昕直接参与，回应了全球开发者对K2 Thinking模型的技术细节和行业发展的提问。关于传闻中460万美元的训练成本，团队澄清这不是官方数据，并解释训练成本难以量化，因为涉及大量研究和实验投入。对于坚持纯文本和Agent路线的策略，团队表示这是基于当前技术优先级的决策，视觉语言模型需要更多时间准备数据和调整训练。

技术配置方面，K2 Thinking使用配备InfiniBand的H800 GPU，尽管在硬件数量上不及美国巨头，但团队强调了对每张显卡性能的极致优化。下一代K3架构将采用混合设计，并可能整合KDA技术，该技术在预训练和强化学习中表现出更高的效率和经济效益。关于优化器选择，团队自主研发的Muon优化器虽未经广泛测试，但已通过严格的扩展验证，能够支持万亿级参数规模的训练。

在多模态发展上，团队确认相关研究正在进行中，但未给出具体时间表。针对开发者提出的token效率问题，团队承认当前版本更注重绝对性能，未来会尝试将效率纳入奖励机制。对于行业竞争格局，团队表现出差异化的发展思路，例如明确拒绝开发套壳浏览器，并强调对通用技术路径的坚持。周昕宇特别提到，相较于DeepSeek的OCR创新，他更倾向于探索特征空间的通用解决方案。

此次AMA展现了Kimi团队与开发者社区的深度互动，通过技术细节的透明沟通，既回应了模型性能质疑，也揭示了团队在架构创新、硬件利用和行业竞争等方面的独特思考。这种由核心研发人员直接参与的交流形式，为技术社区提供了更直接的对话渠道，也反映出中国AI团队在国际舞台上的活跃姿态。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 2036字 | 9分钟 ]
【原文作者】 硅星人Pro
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆

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