Kimi · 2025-10 · MoE sparsa

Kimi Linear 48B A3B

Kimi Linear 48B A3B è un Transformer a attention multi-head latente (MLA) pubblicato da Kimi nel 2025-10, con 27 strati, dimensione nascosta 2304 e una finestra di contesto di 262,144 token.

Pila di strati

Attention ×27 · Strati 27

Dati chiave

LaboratorioKimi
Pubblicazione2025-10
Parametri50 mld
Attivi2.8 mld
Contesto262,144 tokens
AttentionMLA · kv_lora_rank 512
Strati27
Dim. nascosta2,304
Teste di attention32
Vocabolario163,840
Codifica posizionaleRoPE
NormalizzazioneRMSNorm
Attivazionesilu
Precisionebf16
Classe architetturaleKimiLinearForCausalLM

Panoramica dell'architettura

t₁ t₂ t₃ t₄ token di ingresso Embedding · Vocabolario 163,840 → Dim. nascosta 2,304 Q · 32 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention Cache KV/token ≈ 512+64 contro 2·2,304 denso → ≈ 1/8.0 Router E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +248… Esperto condiviso ×1 top-8 su 256 esperti · ≈ 2.8mld parametri attivi per token × 27 blocco transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Normalizzazione finale · RMSNorm LM head → Vocabolario 163,840 p p p → token successivo Codifica posizionale RoPE Precisione BF16 Contesto 256K tok
Disegnato dal config.json distribuito · 27 strati / larghezza 2,304 / contesto 262,144. Schema originale di questo atlante.

Attention

attention multi-head latente (MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=10,000.

FFN / MoE

È un mixture-of-experts sparso con 256 esperti instradati e routing top-8; circa 2.8 milioni di parametri sono attivi per token.

Confronto campo per campo

Confronto con il modello precedente dello stesso laboratorio; in assenza, col modello strutturalmente più vicino. La colonna rapporto = questo modello ÷ modello di confronto.

Confronto completo con il predecessore Kimi K2 0905
ModelloKimi Linear 48B A3BKimi K2 0905Rapporto
model_typekimi_linearkimi_k2
architecturesKimiLinearForCausalLMDeepseekV3ForCausalLM
hidden_size23047168×0.321
num_hidden_layers2761×0.443
num_attention_heads3264×0.500
num_key_value_heads3264×0.500
head_dim72
intermediate_size921618432×0.500
hidden_actsilusilu
n_routed_experts384
num_experts_per_tok8
n_shared_experts1
moe_intermediate_size10242048×0.500
kv_lora_rank512512≈1
qk_rope_head_dim6464≈1
q_lora_rank1536
rope_theta1000050000×0.200
max_position_embeddings262144
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size163840163840≈1
torch_dtypebfloat16
num_nextn_predict_layers00
bos_token_id163584163584≈1
dtypebfloat16
eos_token_id163586163585≈1
first_k_dense_replace11≈1

Architetture più simili

I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).

Campi grezzi del config.json

39 campi
architecturesKimiLinearForCausalLM
bos_token_id163584
dtypebfloat16
eos_token_id163586
first_k_dense_replace1
head_dim72
hidden_actsilu
hidden_size2304
initializer_range0.02
intermediate_size9216
kv_lora_rank512
mla_use_nopetrue
model_max_length1048576
model_typekimi_linear
moe_intermediate_size1024
moe_layer_freq1
moe_renormalizetrue
moe_router_activation_funcsigmoid
num_attention_heads32
num_expert_group1
num_experts256
num_experts_per_token8
num_hidden_layers27
num_key_value_heads32
num_nextn_predict_layers0
num_shared_experts1
pad_token_id163839
qk_nope_head_dim128
qk_rope_head_dim64
rms_norm_eps0.00001
rope_theta10000
routed_scaling_factor2.446
tie_word_embeddingsfalse
topk_group1
transformers_version4.57.1
use_cachetrue
use_grouped_topktrue
v_head_dim128
vocab_size163840