Kimi · 2025-10 · 스파스 MoE
Kimi Linear 48B A3B
Kimi Linear 48B A3B은(는) Kimi가 2025-10에 공개한 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA) Transformer로, 27개 층, 은닉 차원 2304, 컨텍스트 길이 262,144 토큰을 갖습니다.
레이어 스택
어텐션 ×27 · 레이어 수 27
핵심 사양
| 연구소 | Kimi |
|---|---|
| 공개일 | 2025-10 |
| 총 파라미터 | 50 B |
| 활성 파라미터 | 2.8 B |
| 컨텍스트 | 262,144 tokens |
| 어텐션 | MLA · kv_lora_rank 512 |
| 레이어 수 | 27 |
| 은닉 차원 | 2,304 |
| 어텐션 헤드 | 32 |
| 어휘 크기 | 163,840 |
| 위치 인코딩 | RoPE |
| 정규화 | RMSNorm |
| 활성화 함수 | silu |
| 학습 정밀도 | bf16 |
| 아키텍처 클래스 | KimiLinearForCausalLM |
아키텍처 개요
어텐션
멀티헤드 잠재 어텐션(MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=10,000.
FFN / MoE
스파스 Mixture-of-Experts 모델로, 256개 라우팅 전문가와 top-8 라우팅을 사용하며 토큰당 약 2.8B 파라미터가 활성화됩니다.
필드 단위 비교
같은 연구소의 이전 세대 모델과 비교합니다. 없으면 구조가 가장 유사한 모델과 비교. 배수 열 = 본 모델 ÷ 비교 대상.
이전 세대 Kimi K2 0905과의 전 필드 비교
| 모델 | Kimi Linear 48B A3B | Kimi K2 0905 | 배수 |
|---|---|---|---|
| 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 |
구조가 가장 유사한 모델
- 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
유사도는 0(공통 범주 특징 없음)에서 1(구조 프로파일 완전 일치) 사이의 값입니다.
config.json 전체 필드
39 개 필드
| 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 |