Kimi · 2025-10 · 稀疏 MoE

Kimi Linear 48B A3B

Kimi Linear 48B A3B 是 Kimi 于 2025-10 发布的 多头潜在注意力(MLA) Transformer,共 27 层,隐藏维度 2304,上下文窗口 262,144 个 token。

层堆栈

注意力 ×27 · 层数 27

关键参数

实验室Kimi
发布时间2025-10
总参数50 B
激活参数2.8 B
上下文262,144 tokens
注意力MLA · kv_lora_rank 512
层数27
隐藏维度2,304
注意力头32
词表163,840
位置编码RoPE
归一化RMSNorm
激活函数silu
训练精度bf16
架构类名KimiLinearForCausalLM

架构概览

t₁ t₂ t₃ t₄ 输入 token Embedding · 词表 163,840 → 隐藏维度 2,304 Q · 32 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention KV 缓存/token ≈ 512+64,稠密为 2·2,304 → 约 1/8.0 路由器 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +248… 共享专家 ×1 256 专家选 top-8 · 每 token 约激活 2.8B 参数 × 27 Transformer 块 注意力 前馈 / MoE RMSNorm pre-norm 最终归一化 · RMSNorm LM head → 词表 163,840 p p p → 下一 token 位置编码 RoPE 训练精度 BF16 上下文 256K tok
依据随权重发布的 config.json 绘制 · 27 层 / 宽 2,304 / 上下文 262,144。本图为本站原创示意图。

注意力

多头潜在注意力(MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=10,000.

前馈 / MoE

它是稀疏混合专家模型:256 个路由专家、top-8 路由;每个 token 约激活 2.8B 参数。

字段级对比

对比对象为同实验室的上一代模型;无前代时取结构最相似的模型。倍数列 = 本模型数值 ÷ 对比模型数值。

与前代 Kimi K2 0905 的全字段对比
模型Kimi Linear 48B A3BKimi K2 0905倍数
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

结构最相似的模型

相似度取值范围 0(无共同类别特征)到 1(结构画像完全一致)。

原始 config 字段

39 个字段
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