Kimi K2开源了一个万亿参数的MoE模型，国产开源卷出新高度
去年7月，月之暗面直接开源了Kimi K2——一个万亿参数的MoE大模型，每个token只激活32B参数。 架构亮点 总参数：1万亿 每token激活：32B 训练数据：约15.5万亿token 上下文：128K（后续升级到256K） 优化
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Kimi K2.5的Agent Swarm：把一个复杂任务拆给100个agent干
今年1月27号，月之暗面发布了Kimi K2.5——在K2的基础上加了原生多模态和Agent Swarm功能。 Agent Swarm是什么核心概念：把一个复杂任务拆解成多个子任务，每个子任务分配给一个独立的agent并行执行。 举个例子—
Kimi K1.5：强化学习驱动推理能力的一次技术验证
月之暗面在K2之前发布的K1.5，核心看点是用纯强化学习来提升推理能力。 技术路线K1.5的推理增强不是靠SFT（监督微调）或RLHF的常规路线，而是更加依赖纯RL（强化学习）训练。 这和DeepSeek R1的思路类似——让模型通过大量的