硬核推演：Kimi K3模型架构与训练策略预测
_xjdr · x · 2026-07-17
博主基于当前大模型发展，对 Kimi K3 的潜在架构与训练方案进行了硬核推演：
- 基础架构：建议采用 DeepSeek V3 (DSV3) 的架构风格，并引入至少 4:1 的滑动窗口注意力机制。
- 参数与训练：推测模型总参数量将达 1T（万亿），并使用 K2 模型生成的 Rollout 数据进行训练。
- 优化与算力：采用 muon 和 mup 等优化器，并在最新的 GB300 系统上进行训练。
- 核心评价：认为这种稀疏混合专家模型 的设计正是 Meta 在开发 Llama 4 及后续版本时本应采取的正确路线。
所属事件:Kimi K3 上线冲榜，开权重逼近前沿(184 条相关)→
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