Kimi K3架构创新引热议，DRAM需求下降遭质疑
Kimi 团队近期因其 K3 模型的架构创新引发了 AI 社区的广泛关注与讨论。该模型不仅在架构上做出了实质性的改进，还引发了关于底层硬件需求是否会发生改变的争议。
已确认
Kimi K3 在架构上引入了多项真实创新，包括混合线性注意力以及对层残差的注意力机制。Kimi 团队提出，带 delta rule 的状态空间模型（SSM）在表达能力上严格强于传统的 Attention，并暗示这一路线可能比此前 V4 模型的架构更具前景。此外，K3 被认为是一个参数量达到 2.8T 的超大开源模型，量化后的权重体积约为 1.5TB。
尚未确认
关于“Kimi 采用线性注意力等高效记忆方案会显著降低 DRAM 需求”的看空逻辑目前存在较大争议。@toptickcrypto 与 @burny_tech 等作者指出，尽管算法层面的记忆管理变得更高效，但考虑到 K3 高达 1.5TB 的庞大权重体积，模型在离线或部署时依然需要多节点集群支持，因此未必能推翻现有的 DRAM/存储需求逻辑。
为什么重要
在当前大模型同质化严重的背景下，Kimi 选择公开其底层架构的真实改进而非仅仅进行能力包装，被 @OwariDa 等评论者认为对整个行业具有重大价值。同时，@inductionheads 指出混合线性注意力正在成为主流思路，K3 在数据、算法和 RL 上的整体路线突破，比单一的技术点更值得关注；而算法演进与实际硬件瓶颈（如显存容量）之间的博弈，依然是决定未来大模型部署成本的核心要素。
2026-07-25 ~ 2026-07-26 · 5 条相关
一手来源
- Kimi 团队称 delta-rule 状态空间模型比 Attention 更强 — teortaxesTex ·
- Kimi 线性注意力记忆方案未必能推翻 DRAM 需求逻辑 — toptickcrypto ·
- Kimi k3 被赞有真实架构创新，加入 residual attention — OwariDa ·
- 【源头】Kimi 线性注意力记忆方案未必能推翻 DRAM 需求逻辑 — toptickcrypto · 2026-07-25
- 【源头】Kimi k3 被赞有真实架构创新，加入 residual attention — OwariDa · 2026-07-26
- 【源头】Kimi 团队称 delta-rule 状态空间模型比 Attention 更强 — teortaxesTex · 2026-07-26
- X 讨论称 Kimi 线性注意力很强，但不是唯一突破 — inductionheads · 2026-07-26
- Kimi K3 线性注意力争议：到底会不会降 DRAM 需求 — burny_tech · 2026-07-26