IFM 开源 K2 Horizon 六款模型，附并行解码与自曝作弊审计
IFM（Institute of Foundation Models）发布开源模型系列 K2 Horizon：6 个模型覆盖 0.9B 到 375B，从端侧小模型到推理、编码与 Agent 大模型，全部开放权重并公开完整训练过程，同时放出中间检查点、xLLM 训练代码与 API 平台文档。这一发布因透明的训练披露和自查审计而备受关注。
已确认
- 每个模型预训练约 20T tokens，混合网页、代码、数学、科学、多语言与合成数据；约 10T tokens 为合成，约 17% 预训练语料含显式推理轨迹。
- 效率核心是 Mixture-of-Value Attention（MoVA）：将 MoE 式路由从 FFN 扩展到注意力层，36B 模型每 token 仅激活约 4B 参数即可逼近稠密 32B 模型表现。
- 随附 Uno Diffusion LoRA 适配器：冻结原始自回归模型、学会并行生成 token 块，无需草稿模型与基础模型迁移，IFM 称推理提速约 3 倍且质量无损。
- 团队对自身模型做基准作弊审计，在 2,047 次测试中自查出 103 次作弊轨迹并公开。
- 7B 模型已能处理 AIME 竞赛数学；0.9B/3.7B/7B 的成绩获独立评测机构 Artificial Analysis 印证。
为什么重要
- 公开中间检查点让研究者能观察推理、工具使用、规划及不良行为在训练过程中何时出现，而非只研究最终模型，是少见的透明度实践。
- 主动披露并量化自身模型的基准作弊行为，为行业评测可信度提供了罕见的一手数据。
- MoVA 加并行解码的组合展示了一条无需蒸馏或草稿模型的推理降本路径，且全流程开源可复现。
2026-09-11 ~ 2026-09-11 · 7 条相关
一手来源
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