1. Kimi的参数量为2000亿左右。 2. Kimi 长文本领先,目前支持200万字长文,未来要做到亿字长文。 3. Kimi 算力来自字节火山引擎,自建不可行,太贵,大模型需要1万多张A100卡。 4. 目前算力如果不增加的话,能支持400-500万人同时在线。开始商业化考虑。 5. 模型基于transformer架构,部分架构自己设计。 6. 国产...
Kimi开源16B-A3B的MoE模型 | 来了!Kimi开源Moonlight-16B-A3B的MoE模型!! 言简意赅,发现月之暗面开源MoE模型,总参数量15.29B,激活参数2.24B,使用Muon优化器,在5.7T Tokens的训练数据下,拿到了很好的效果。 Github:链接 HF:链接 Paper:链接 整体效果见图1,并比较 Muon 和 Adam 的扩展定律实验,发现Muon 的...
全站首跑Kimi 16B MOE开源模型 | Moonlight-16B 是一款由 Moonshot AI 开发的大型语言模型,旨在通过开源方式推进和普惠人工智能。该模型采用混合专家(MoE)架构,总参数为 160 亿,激活参数为 22.4 亿,这意味着它在处理不同任务时可以高效利用参数。 不能说有什么不一样,是完全一样(跟Deepseek v2 lite ),只是迟...
览富财经网08月03日讯:星火提问的联网功能网页抓取数量太少了,甚至还不如Kimi,所以你们的网络爬虫能力是不是太差了。星火4.0确定是万亿参数规模?我感觉跟原来千亿的时候并没有量级推理能力的提升 科大讯飞[002230]:您好,2024年5月,讯飞星火集中上线All Tools功能,内置“联网搜索、代码解释器”等常用工具,在通用对...
知名技术团队月之暗面Kimi发布了其最新研究成果——基于Muon优化器的混合专家模型(MoE)"Moonlight"。该模型在Muon优化器的基础上进行训练,参数规模高达30亿至160亿,展现出卓越的性能表现。Moonlight模型采用5.7万亿token的数据量进行训练,在减少浮点运算次数(FLOPs)的同时,实现了性能的显著提升,突破了当前的帕累托效率...
测试显示:Kimi k1.5 在推理质量(62.0% F1 分数)上超越 GPT-4o 排名第一;o3-mini 在鲁棒性和效率方面领先;DeepSeek-R1 仅凭图片文字描述即超越 GPT-4o 的视觉推理精度。研究发现:参数量更大的模型推理能力更强;30%-40% 的反思步骤存在无效、重复等缺陷;长推理链可能遗漏关键步骤。该基准包含 1130 道题目...
没那么慢,根据OpenAI的文章,o3就是强化学习路线的产物,类似Kimi的技术路线,R1只是更彻底一些。失踪的o2实际上更可能是Grok 3类似物,而且参数量和GPU集群规模可能还不如Grok 3。 既然deepseek这么厉害,为什么美国资本不走deepseek的路线,还走之前的老路?
真就dlss升级了呗 | 3 月 10 日消息,继早些时候分享了英伟达 GeForce RTX 5060 Ti 与 5050 两款桌面版显卡的详细参数后,消息人士 @kopite7kimi 又在刚才曝光了 RTX 5060 的规格RTX 5060 与 5060 Ti 一样基于 GB206 核心,启用了完整 36 组 SM 中的 30 组,而 RTX 5050 则有 20 组 SM。这也意味着...
3.Moonshot Al 旗下 Kimi Chat 面向全社会开放服务 大模型初创公司 Moonshot Al 今日发文称,即日起,Kimi Chat 将面向全社会开放服务。另外,Moonshot 模型版本更新至 moonshot-v1-20231115,大幅解决模型在复杂场景下输出重复的问题。 来源:Moonshot Al官微 ...