Kimi · 2025-10 · MoE épars
Kimi Linear 48B A3B
Kimi Linear 48B A3B est un Transformer à attention latente multi-tête (MLA) publié par Kimi en 2025-10, avec 27 couches, une dimension cachée de 2304 et une fenêtre de contexte de 262,144 tokens.
Pile de couches
Attention ×27 · Couches 27
Faits clés
| Laboratoire | Kimi |
|---|---|
| Publication | 2025-10 |
| Paramètres | 50 Md |
| Actifs | 2.8 Md |
| Contexte | 262,144 tokens |
| Attention | MLA · kv_lora_rank 512 |
| Couches | 27 |
| Dimension cachée | 2,304 |
| Têtes d'attention | 32 |
| Vocabulaire | 163,840 |
| Encodage positionnel | RoPE |
| Normalisation | RMSNorm |
| Activation | silu |
| Précision | bf16 |
| Classe d'architecture | KimiLinearForCausalLM |
Vue d'ensemble de l'architecture
Attention
attention latente multi-tête (MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=10,000.
FFN / MoE
C’est un mélange d’experts épars : 256 experts routés avec routage top-8 ; environ 2.8Md de paramètres sont actifs par token.
Comparaison champ à champ
Comparé au modèle précédent du même labo ; à défaut, au modèle structurellement le plus proche. La colonne ratio = ce modèle ÷ le modèle comparé.
Comparaison complète avec le prédécesseur Kimi K2 0905
| Modèle | Kimi Linear 48B A3B | Kimi K2 0905 | Ratio |
|---|---|---|---|
| model_type | kimi_linear | kimi_k2 | ≠ |
| architectures | KimiLinearForCausalLM | DeepseekV3ForCausalLM | ≠ |
| hidden_size | 2304 | 7168 | ×0.321 |
| num_hidden_layers | 27 | 61 | ×0.443 |
| num_attention_heads | 32 | 64 | ×0.500 |
| num_key_value_heads | 32 | 64 | ×0.500 |
| head_dim | 72 | — | |
| intermediate_size | 9216 | 18432 | ×0.500 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| n_routed_experts | — | 384 | |
| num_experts_per_tok | — | 8 | |
| n_shared_experts | — | 1 | |
| moe_intermediate_size | 1024 | 2048 | ×0.500 |
| kv_lora_rank | 512 | 512 | ≈1 |
| qk_rope_head_dim | 64 | 64 | ≈1 |
| q_lora_rank | — | 1536 | |
| rope_theta | 10000 | 50000 | ×0.200 |
| max_position_embeddings | — | 262144 | |
| rms_norm_eps | 0.00001 | 0.00001 | ≈1 |
| vocab_size | 163840 | 163840 | ≈1 |
| torch_dtype | — | bfloat16 | |
| num_nextn_predict_layers | 0 | 0 | ＝ |
| bos_token_id | 163584 | 163584 | ≈1 |
| dtype | bfloat16 | — | |
| eos_token_id | 163586 | 163585 | ≈1 |
| first_k_dense_replace | 1 | 1 | ≈1 |
Architectures les plus proches
- DeepSeek-V2 Lite (DeepSeek, 2024-05) 0.996
- GLM-4.7-Flash (GLM, 2026-01) 0.995
- Moonlight 16B (Kimi, 2025-02) 0.992
- DeepSeek-V2 (DeepSeek, 2024-05) 0.990
- Kimi K2 0905 (Kimi, 2025-09) 0.923
- Kimi K2.5 (Kimi, 2026-02) 0.923
La similarité varie de 0 (aucune caractéristique catégorielle commune) à 1 (profils identiques).
Champs bruts du config.json
39 champs
| architectures | KimiLinearForCausalLM |
|---|---|
| bos_token_id | 163584 |
| dtype | bfloat16 |
| eos_token_id | 163586 |
| first_k_dense_replace | 1 |
| head_dim | 72 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 2304 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 9216 |
| kv_lora_rank | 512 |
| mla_use_nope | true |
| model_max_length | 1048576 |
| model_type | kimi_linear |
| moe_intermediate_size | 1024 |
| moe_layer_freq | 1 |
| moe_renormalize | true |
| moe_router_activation_func | sigmoid |
| num_attention_heads | 32 |
| num_expert_group | 1 |
| num_experts | 256 |
| num_experts_per_token | 8 |
| num_hidden_layers | 27 |
| num_key_value_heads | 32 |
| num_nextn_predict_layers | 0 |
| num_shared_experts | 1 |
| pad_token_id | 163839 |
| qk_nope_head_dim | 128 |
| qk_rope_head_dim | 64 |
| rms_norm_eps | 0.00001 |
| rope_theta | 10000 |
| routed_scaling_factor | 2.446 |
| tie_word_embeddings | false |
| topk_group | 1 |
| transformers_version | 4.57.1 |
| use_cache | true |
| use_grouped_topk | true |
| v_head_dim | 128 |
| vocab_size | 163840 |