Kimi-K2.5 架构深度拆解
Kimi-K2.5 是 Moonshot AI 的旗舰 MoE 模型。核心创新为 MLA 潜注意力压缩、MuonClip 优化器(Muon + 梯度裁剪)、大规模 MoE 路由等。本期完整拆解整体架构、MLA 机制、MuonClip 设计及与同期模型的对比。
Kimi-K2.5 是 Moonshot AI 的旗舰 MoE 模型。核心创新为 MLA 潜注意力压缩、MuonClip 优化器(Muon + 梯度裁剪)、大规模 MoE 路由等。本期完整拆解整体架构、MLA 机制、MuonClip 设计及与同期模型的对比。
Nemotron-3-Ultra 是 NVIDIA 的旗舰开源模型。核心创新为 Mamba-2 SSD(状态空间对偶)混合架构替代传统 Attention、LatentMoE 潜空间路由(256E, k=8)、MTP×1 投机解码。本期拆解 94 层 Hybrid SSM-Attention 架构、SSD 结构化状态空间对偶机制、LatentMoE 路由及完整训练体系。
Mimo-V2-Flash 是小米 Mimo 团队的开源 MoE 模型。核心创新为 Hybrid Dispatch(Sink+Bias 双机制)MoE 路由、MTP×2 投机解码、SwiGLU FFN 等。本期拆解整体架构、混合路由机制、MTP 设计及与同期模型的对比。
V4-Flash(284B 总参 / 13B 激活)是 DeepSeek 2026-04-24 发布的旗舰 MoE 模型。核心创新为 CSA+HCA 混合稀疏注意力(长上下文 1M 支持)、62 层 384 专家 MoE、mHC 多通道残差替代 Pre-Norm、Muon 正交化优化器。本期完整拆解 V3.2→V4 演进、稀疏注意力双引擎、8 类 gating 负载均衡对比、FP4+FP8 混合量化,以及 13 类架构组合的 4D Parallelism 部署策略。
GLM-5.1(744B 总参 / 40B 激活)是智谱 AI 与清华联合发布的旗舰 Agent 大模型。核心创新为 DSA 动态稀疏注意力(top-2048, 节省 72.5% 注意力计算)+ MLA 潜 KV 压缩(理论 ~19 GB)+ 256+1 MoE(routed_scaling_factor=2.5)。本期完整拆解 78 层架构、DSA Indexer 7 步算子、MLA Muon Split、异步 Agent RL 训练体系,并与 M2.7 做全维度对比。