Kimi K3 架构解析：MoE 规模扩展与流水线并行

近期多篇技术分析深入解读了月之暗面 Kimi K3 模型的底层架构。该模型并未单纯依赖后训练强化学习，而是同步扩展了预训练与后训练规模。其总参数量达 2.8T，单 Token 激活 104B 参数。在架构创新方面，开发者指出 K3 突破 MoE 规模极限的核心亮点并非注意力残差机制，而是其跨阶段流水线并行的高效实现。

2026-08-04 ~ 2026-08-04 · 3 条相关

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