Kimi · 2025-02 · 스파스 MoE

Moonlight 16B

Moonlight 16B은(는) Kimi가 2025-02에 공개한 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA) Transformer로, 27개 층, 은닉 차원 2048, 컨텍스트 길이 8,192 토큰을 갖습니다.

레이어 스택

어텐션 ×27 · 레이어 수 27

동봉된 config.json을 바탕으로 작도 · 27층 / 은닉 2,048 / 컨텍스트 8,192. 도식은 본 사이트의 오리지널입니다.

멀티헤드 잠재 어텐션(MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=50,000.

스파스 Mixture-of-Experts 모델로, 64개 라우팅 전문가와 top-6 라우팅을 사용하며 토큰당 약 2.8B 파라미터가 활성화됩니다.

같은 연구소의 이전 세대 모델과 비교합니다. 없으면 구조가 가장 유사한 모델과 비교. 배수 열 = 본 모델 ÷ 비교 대상.

가장 유사한 DeepSeek-V2 Lite과의 전 필드 비교

모델	Moonlight 16B	DeepSeek-V2 Lite	배수
model_type	`deepseek_v3`	`deepseek_v2`	≠
architectures	`DeepseekV3ForCausalLM`	`DeepseekV2ForCausalLM`	≠
hidden_size	`2048`	`2048`	≈1
num_hidden_layers	`27`	`27`	≈1
num_attention_heads	`16`	`16`	≈1
num_key_value_heads	`16`	`16`	≈1
intermediate_size	`11264`	`10944`	×1.03
hidden_act	`silu`	`silu`	＝
n_routed_experts	`64`	`64`	≈1
num_experts_per_tok	`6`	`6`	≈1
n_shared_experts	`2`	`2`	≈1
moe_intermediate_size	`1408`	`1408`	≈1
kv_lora_rank	`512`	`512`	≈1
qk_rope_head_dim	`64`	`64`	≈1
rope_theta	`50000`	`10000`	×5.00
max_position_embeddings	`8192`	`163840`	×0.050
rms_norm_eps	`0.00001`	`0.000001`	×10.00
vocab_size	`163840`	`102400`	×1.60
torch_dtype	`bfloat16`	`bfloat16`	＝
num_nextn_predict_layers	`0`	`—`
attention_bias	`false`	`false`	＝
attention_dropout	`0`	`0`	＝
aux_loss_alpha	`0.001`	`0.001`	≈1
bos_token_id	`163584`	`100000`	×1.64
eos_token_id	`163585`	`100001`	×1.64
ep_size	`1`	`—`

DeepSeek-V2 Lite (DeepSeek, 2024-05) 0.997
GLM-4.7-Flash (GLM, 2026-01) 0.994
Kimi Linear 48B A3B (Kimi, 2025-10) 0.992
DeepSeek-V2 (DeepSeek, 2024-05) 0.983
DeepSeek-V3 (DeepSeek, 2024-12) 0.913
DeepSeek-V3 Base (DeepSeek, 2024-12) 0.913

유사도는 0(공통 범주 특징 없음)에서 1(구조 프로파일 완전 일치) 사이의 값입니다.

42 개 필드