Kimi · 2026-02 · 稀疏 MoE · 多模态

Kimi K2.5

Kimi K2.5 是 Kimi 于 2026-02 发布的 多头潜在注意力(MLA) Transformer,共 61 层,隐藏维度 7168,上下文窗口 262,144 个 token。

层堆栈

注意力 ×61 · 层数 61

关键参数

实验室Kimi
发布时间2026-02
总参数1,040.2 B
激活参数32.8 B
上下文262,144 tokens
注意力MLA · kv_lora_rank 512
层数61
隐藏维度7,168
注意力头64
词表163,840
位置编码RoPE
归一化RMSNorm
激活函数silu
训练精度fp8
架构类名KimiK25ForConditionalGeneration

架构概览

视觉输入 → token t₁ t₂ t₃ t₄ 输入 token Embedding · 词表 163,840 → 隐藏维度 7,168 Q · 64 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention KV 缓存/token ≈ 512+64,稠密为 2·7,168 → 约 1/24.9 路由器 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +376… 共享专家 ×1 384 专家选 top-8 · 每 token 约激活 32.8B 参数 × 61 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 FP8 上下文 256K tok Vision ⇢ token
依据随权重发布的 config.json 绘制 · 61 层 / 宽 7,168 / 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=50,000.

前馈 / MoE

它是稀疏混合专家模型:384 个路由专家、top-8 路由;每个 token 约激活 32.8B 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 Linear 48B A3B 的全字段对比
模型Kimi K2.5Kimi Linear 48B A3B倍数
model_typekimi_k25kimi_linear
architecturesKimiK25ForConditionalGenerationKimiLinearForCausalLM
hidden_size71682304×3.11
num_hidden_layers6127×2.26
num_attention_heads6432×2.00
num_key_value_heads6432×2.00
head_dim72
intermediate_size184329216×2.00
hidden_actsilusilu
n_routed_experts384
num_experts_per_tok8
n_shared_experts1
moe_intermediate_size20481024×2.00
kv_lora_rank512512≈1
qk_rope_head_dim6464≈1
q_lora_rank1536
rope_theta5000010000×5.00
max_position_embeddings262144
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size163840163840≈1
num_nextn_predict_layers00
bos_token_id163584163584≈1
dtypebfloat16bfloat16
eos_token_id163585163586≈1
ignore_index-100
media_placeholder_token_id163605

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

79 个字段
architecturesKimiK25ForConditionalGeneration
bos_token_id163584
dtypebfloat16
eos_token_id163585
ignore_index-100
media_placeholder_token_id163605
model_typekimi_k25
pad_token_id163839
tie_word_embeddingsfalse
use_unified_vision_chunktrue
video_placeholder<|kimi_k25_video_placeholder|>
_name_or_path
add_cross_attentionfalse
attention_biasfalse
attention_dropout0
aux_loss_alpha0.001
chunk_size_feed_forward0
diversity_penalty0
do_samplefalse
early_stoppingfalse
encoder_no_repeat_ngram_size0
ep_size1
first_k_dense_replace1
hidden_actsilu
hidden_size7168
initializer_range0.02
intermediate_size18432
is_decoderfalse
is_encoder_decoderfalse
kv_lora_rank512
length_penalty1
max_length20
max_position_embeddings262144
min_length0
moe_intermediate_size2048
moe_layer_freq1
n_group1
n_routed_experts384
n_shared_experts1
no_repeat_ngram_size0
norm_topk_probtrue
num_attention_heads64
num_beam_groups1
num_beams1
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers61
num_key_value_heads64
num_nextn_predict_layers0
num_return_sequences1
output_attentionsfalse
output_hidden_statesfalse
output_scoresfalse
pretraining_tp1
q_lora_rank1536
qk_nope_head_dim128
qk_rope_head_dim64
remove_invalid_valuesfalse
repetition_penalty1
return_dicttrue
return_dict_in_generatefalse
rms_norm_eps0.00001
rope_theta50000
routed_scaling_factor2.827
scoring_funcsigmoid
seq_auxtrue
temperature1
tf_legacy_lossfalse
tie_encoder_decoderfalse
top_k50
top_p1
topk_group1
topk_methodnoaux_tc
torchscriptfalse
transformers_version4.56.2
typical_p1
use_bfloat16false
use_cachetrue
v_head_dim128
vocab_size163840