Kimi · 2025-07 · MoE متناثر

Kimi K2 Base

Kimi K2 Base هو محول انتباه كامن متعدد الرؤوس (MLA) أصدره Kimi في 2025-07، ويضم 61 طبقة وبعداً مخفياً قدره 7168 ونافذة سياق تبلغ 131,072 رمزاً.

كومة الطبقات

الانتباه ×61 · الطبقات 61

حقائق رئيسية

المعملKimi
تاريخ الإصدار2025-07
المعاملات1,040.2 مليار
النشطة32.8 مليار
السياق131,072 tokens
الانتباهMLA · kv_lora_rank 512
الطبقات61
بعد الطبقة المخفية7,168
رؤوس الانتباه64
حجم المفردات163,840
ترميز الموضعRoPE
التطبيعRMSNorm
دالة التنشيطsilu
الدقةfp8
فئة المعماريةDeepseekV3ForCausalLM

نظرة عامة على المعمارية

t₁ t₂ t₃ t₄ رموز الإدخال Embedding · حجم المفردات 163,840 → بعد الطبقة المخفية 7,168 Q · 64 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention ذاكرة KV/رمز ≈ 512+64 مقابل 2·7,168 مكثف → ≈ 1/24.9 الموجِّه E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +376… خبير مشترك ×1 top-8 من 384 خبيراً · ≈ 32.8 مليار معامل نشطة لكل رمز × 61 كتلة Transformer الانتباه الشبكة التغذية / MoE RMSNorm pre-norm التطبيع النهائي · RMSNorm LM head → حجم المفردات 163,840 p p p → الرمز التالي ترميز الموضع RoPE الدقة FP8 السياق 128K tok
مرسوم من config.json المرفق · 61 طبقة / العرض 7,168 / السياق 131,072. رسم أصلي من هذا الأطلس.

الانتباه

انتباه كامن متعدد الرؤوس (MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=50,000.

الشبكة التغذية / MoE

هو مزيج خبراء متناثر يضم 384 خبيراً موجهاً بتوجيه top-8؛ ونحو 32.8 مليار معامل نشطة لكل رمز.

مقارنة حقل بحقل

المقارنة مع النموذج السابق في المعمل نفسه؛ وإن لم يوجد فمع النموذج الأقرب بنيوياً. عمود النسبة = هذا النموذج ÷ نموذج المقارنة.

مقارنة كاملة بالسابق Moonlight 16B
النموذجKimi K2 BaseMoonlight 16Bالنسبة
model_typekimi_k2deepseek_v3
architecturesDeepseekV3ForCausalLMDeepseekV3ForCausalLM
hidden_size71682048×3.50
num_hidden_layers6127×2.26
num_attention_heads6416×4.00
num_key_value_heads6416×4.00
intermediate_size1843211264×1.64
hidden_actsilusilu
n_routed_experts38464×6.00
num_experts_per_tok86×1.33
n_shared_experts12×0.500
moe_intermediate_size20481408×1.45
kv_lora_rank512512≈1
qk_rope_head_dim6464≈1
q_lora_rank1536
rope_theta5000050000≈1
max_position_embeddings1310728192×16.00
rms_norm_eps0.0000010.00001×0.100
vocab_size163840163840≈1
torch_dtypebfloat16bfloat16
num_nextn_predict_layers00
attention_biasfalsefalse
attention_dropout00
aux_loss_alpha0.0010.001≈1
bos_token_id163584163584≈1
eos_token_id163585163585≈1

أكثر المعماريات تشابهاً

تتراوح درجات التشابه من 0 (لا سمات فئوية مشتركة) إلى 1 (ملفات بنيوية متطابقة).

حقول config.json الخام

42 حقل
architecturesDeepseekV3ForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0
aux_loss_alpha0.001
bos_token_id163584
eos_token_id163585
first_k_dense_replace1
hidden_actsilu
hidden_size7168
initializer_range0.02
intermediate_size18432
kv_lora_rank512
max_position_embeddings131072
model_typekimi_k2
moe_intermediate_size2048
moe_layer_freq1
n_group1
n_routed_experts384
n_shared_experts1
norm_topk_probtrue
num_attention_heads64
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers61
num_key_value_heads64
num_nextn_predict_layers0
pretraining_tp1
q_lora_rank1536
qk_nope_head_dim128
qk_rope_head_dim64
rms_norm_eps0.000001
rope_theta50000
routed_scaling_factor2.827
scoring_funcsigmoid
seq_auxtrue
tie_word_embeddingsfalse
topk_group1
topk_methodnoaux_tc
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.48.3
use_cachetrue
v_head_dim128
vocab_size163840