Kimi K3 架构深度解析：2.8T 参数与 LatentMoE 细节揭秘
AxSaucedo · x · 2026-08-06
Sebastian Raschka 发布了关于月之暗面 Kimi K3 模型架构的深度解读笔记。K3 本质上是其 Kimi Linear 模型的规模化生产版本（参数从 48B 扩展至 2.8T），是目前最大的开源权重模型。
核心架构改进：
- LatentMoE：引入了类似多头潜注意力（multi-head latent attention）的压缩机制，以提升效率。
- 效率优化：整体趋势与 DeepSeek V4 等一致，通过用优化版本替换原有组件来提升推理效率（如 MoE 替换为 LatentMoE）。
- 注意力残差：这是少数非单纯效率优化的改动。它通过注意力分数作为权重来跨层连接残差，能持续改善验证损失和下游性能，代价是训练成本增加 4%、推理成本增加 2%。
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