博鱼,博鱼体育,博鱼官方网站,博鱼体育登录入口,博鱼体育官方平台,博鱼中国官方网站,博鱼官网,博鱼体育登录入口,博鱼体育官网,博鱼体育下载,博鱼体育平台,博鱼app下载,博鱼注册网址,博鱼官方网站

　　另一个现实问题是运行门槛。官方部署指南明确指出，在主流H200等平台上运行Kimi-K2的FP8版本并支持128k上下文，最小硬件需求是一个由16块GPU组成的集群 。尽管模型在vLLM、SGLang等主流推理框架上提供了详细的部署方案，并支持张量并行、专家并行等多种策略来适配不同规模的集群 ，但这个基础的硬件门槛，已将绝大多数个人开发者和中小团队排除在本地化部署之外。这种对大规模、高I/O性能集群的依赖，是其强大能力背后普通用户难以企及的成本。

　　之后Kimi开始在技术上全线转向预训练，并步步紧跟DeepSeek。2025年2月，两家几乎同时发表论文，挑战Transformer的注意力效率问题，DeepSeek提出了NSA（原生稀疏注意力）架构，月之暗面则提出了MoBA（混合块注意力）架构。两者都试图解决模型处理长文本时的效率瓶颈。清华大学教授章明星曾对此评论，这说明两家顶尖团队对技术演进的方向得出了相似的结论 。但这次K2在文本长度上一般，似乎还没把MoBA彻底用上。

　　在K2发布前，月之暗面就通过Kimi-Researcher产品展示了其对智能体的理解——追求一种“零结构”的智能体，不依赖人类预设流程，而是通过端到端的强化学习，让模型在真实的任务反馈中自主学习如何思考、规划和使用工具 。为了实现这一点，Kimi K2在可验证任务（如代码和数学）上进行强化学习的同时，还通过引入“自我评价（self-judging）”机制，解决了在开放性、非验证类任务上的奖励稀缺问题，从而提升了模型的泛化表现。