Kimi K2：国产开源模型超越DeepSeek，问鼎全球开源第一？

Kimi K2 凭什么火爆全网？

最近，Kimi K2 模型在全球开源领域引起了巨大轰动，甚至超越了 DeepSeek，登顶全球开源模型榜首。这一消息迅速引爆了国内外社区，引发了广泛关注和讨论。那么，Kimi K2 究竟有何过人之处，能够取得如此亮眼的成绩呢？

Kimi K2 在全球竞技场上的表现如何？

Kimi K2 在竞技场上的排名情况如下：

• 开源第一，总榜第五：紧追 马斯克 Grok 4 等顶尖闭源模型。
• 连续多轮对话并列第一：与 o3 并列第一，Grok 4 位列第四。
• 编程能力第二：与 GPT 4.5、Grok 4 持平。
• 应对复杂提示词能力第二：与 o3、4o 位于同一梯队。

值得注意的是，总榜 TOP 10 中，只有两款开源模型，且都来自中国，分别是 Kimi K2 和 DeepSeek R1。

Kimi K2 在开源社区的受欢迎程度如何？

Kimi K2 在开源社区获得了极高的关注度和下载量：

• GitHub 标星 5.6K
• Hugging Face 下载量近 10 万

甚至连 AI 搜索引擎明星创企 Perplexity CEO 也亲自为它站台，并透露 Perplexity 计划接下来基于 K2 模型进行后训练。由于访问的用户太多了，导致 Kimi 官方也出来发公告，表示 API 过慢。

Kimi K2 的架构之争：为何选择 DeepSeek V3？

在 Kimi K2 取得巨大成功的同时，关于其架构的讨论也甚嚣尘上，其中最受关注的问题是：Kimi K2 是否采用了 DeepSeek V3 架构？

Kimi 团队如何回应架构质疑？

Kimi 团队成员回应称，Kimi K2 确实继承了 DeepSeek V3 的架构，但后续进行了一系列参数调整。

• 最初的尝试：团队尝试了各种架构方案，结果发现 V3 架构是最优选择。
• 是否为了不同而不同？：团队经过深思熟虑，认为没有必要为了不同而不同。
• 选择 V3 的理由：
  • V3 架构已经过大规模验证，无需强行“标新立异”。
  • 团队训练和推理资源有限，V3 架构符合成本预算。

Kimi K2 在 V3 架构上做了哪些改进？

Kimi K2 在 DeepSeek V3 架构的基础上，进行了以下四点改进：

1. 增加专家数量：在激活参数量不变的情况下，增加 MoE 总参数有助于 loss 下降。
2. 注意力头 head 数减半：减少 head 数节省的成本，刚好抵消 MoE 参数变大带来的开销，且效果影响很小。
3. 只保留第一层 Dense：只保留第一层为 dense，其余都用 MoE，结果对推理几乎无影响。
4. 专家无分组：通过自由路由 + 动态重排 (EPLB) 可以应对负载不均衡，同时让专家组合更灵活，模型能力更强。

最终，Kimi K2 在相同专家数量下，总参数增大到 1.5 倍，但理论的 prefill 和 decode 耗时都更小，是一种更“精打细算”的结构调优。

开源模型崛起：打破性能弱的刻板印象？

Kimi K2 的成功，也反映了一个明显的趋势：开源模型正在崛起，逐渐打破了“开源 = 性能弱”的刻板印象。

开源模型与闭源模型的差距正在缩小？

榜单上的整体排名显示，开源模型不仅排名在上升，而且与闭源模型的分数差距也越来越小。模型 TOP 10 总分均为 1400+，开源和闭源几乎可以看成位于同一起跑线。Kimi K2 的总分已经非常接近 Grok 4、GPT 4.5 等顶尖闭源模型。

行业人士如何看待开源模型的崛起？

越来越多的行业人士表达了对开源崛起的判断：

• 艾伦人工智能研究所研究科学家 Tim Dettmers：开源击败闭源将变得越来越普遍。
• Perplexity CEO：开源模型将在塑造 AI 能力的全球扩散路径中扮演重要角色，它们对于因地制宜地定制和本地化 AI 体验至关重要。

在已经逐渐崛起的开源模型领域，TOP 10 中唯二开源、且都是国产模型的含金量还在上升。

我认为：

开源模型的崛起是人工智能发展的重要趋势，它打破了技术垄断，降低了使用门槛，促进了技术的普及和创新。Kimi K2 的成功，不仅是中国开源力量的崛起，也为全球开源社区注入了新的活力。然而，开源模型的发展也面临着诸多挑战，例如安全问题、商业模式等，需要全社会共同努力，才能推动开源模型健康发展。