亲自答丨因为 Kimi K2，Kimi 员工在知乎卷起来了

主要观点总结

文章介绍了Kimi K2模型的发布及相关技术细节，包括QK-Clip技术、模型结构的设计宗旨、改动和动机、数据效率及Agent能力的提升等。多位专家从不同角度分享了Kimi K2模型的关键信息和关注点。

关键观点总结

关键观点1: Kimi K2模型发布及开源

Kimi K2模型是最新发布的开源模型，具有万亿参数，其关键训练技术之一是QK-Clip。

关键观点2: 模型结构的设计宗旨和改动

Kimi K2模型结构完全继承了DeepSeek-V3的结构，但进行了参数调整。改动包括专家数量、attention head数和前层的dense层数等。

关键观点3: Muon优化器和MaxLogit现象

Muon优化器在Kimi K2模型中发挥了重要作用。为了解决MaxLogit现象，研究者们采用了QK-Clip技术，这种方法解决了MaxLogit爆炸问题。

关键观点4: 数据效率和Agent能力的提升

数据效率在模型训练中至关重要。Kimi K2模型注重提高Agent能力，这是为了实现更智能的交互和现实世界任务。

关键观点5: 专家们对Kimi K2的看法和贡献

专家们从各自角度分享了他们对Kimi K2模型的看法和贡献，包括开源的意义、数据效率的重要性、模型结构的优化等。

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