杨植麟：中国大模型要参与制定规则，不止要好用

“我们希望在今后的十年乃至二十年里，能持续将K4、K5做到K100，让它们一代更比一代强。”

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1月10日，在由清华大学基础模型北京市重点实验室主办的AGI-Next前沿峰会上，AI大模型独角兽月之暗面（Kimi）的创始人兼CEO杨植麟，畅谈了Kimi未来的发展规划。

澎湃新闻记者 范佳来 摄

随着大模型公司纷纷走向上市的大潮，同属大模型独角兽的Kimi，其资本动向也备受外界瞩目。去年12月31日，杨植麟曾在内部全员信中透露，公司已完成5亿美元C轮融资，账面拥有超过100亿元人民币的现金储备。

此外，信中信息还显示，Kimi全球付费用户数月增速高达170%，在K2+Thinking大模型能力的带动下，其海外大模型API收入实现了四倍增长。

杨植麟指出，自2019年以来，全球大模型的发展都遵循一个核心规律——Scaling Law。其本质就是“投入更多的算力、使用更多的数据、采用更大的模型参数，能让AI变得更聪明、出错更少”。这一规律的落地，离不开主流架构Transformer的有力支撑。

他举例说明，相比早期的LSTM架构，Transformer在处理简短文本任务时效果相近；但在面对长文本、复杂任务时，Transformer能更清晰地梳理和记住逻辑关系。这就像“阅读短文时两者不相上下，但面对长篇报告时，Transformer的优势就十分明显”。这也使它成为适配当前编程、复杂问题求解等场景的关键。

基于这一核心规律，Kimi的技术研发集中在两大方向：让AI“学得更快”和“记得更牢”。为实现这两大目标，团队取得了两项关键技术突破。其一是推出了MUON二阶优化器。相比于行业沿用十年的Adam优化器，新优化器能让AI的学习效率成倍提升。“原本需要研读一百份资料才能掌握的技能，现在五十份就够了，而且理解得更加扎实。”

其二是研发了Kimi Linear架构，它解决了传统技术“记久了就容易出错”的难题。在处理百万字级别的长文本时，其速度比传统架构快6到10倍，且逻辑输出更加稳定可靠。

值得一提的是，团队还攻克了MUON优化器训练中的“Logit爆炸”难题。通过动态QK-clip技术，在确保模型效果不受影响的前提下，成功实现了万亿参数级别的Kimi K2模型的稳定训练。作为中国首个真正意义上的Agent模型，Kimi K2具备调用两三百种工具的能力，能够独立完成复杂编程、难题推导等任务。在核心测试HLE中，其准确率达到45%，超越了OpenAI的同类模型。

杨植麟透露，目前已有多个国产开源模型成为行业测试标准。“我们的技术不仅要好用，更要积极参与到行业规则的制定之中。”面向未来，团队将持续迭代技术。下一代模型将采用Kimi Delta Attention新型线性注意力机制，进一步提升长短文本任务的处理性能与速度。同时，未来的大模型还将具备更多的“审美”和“价值观”判断，以摆脱同质化发展的窠臼。

对于公众关心的AI安全问题，杨植麟分享了与Kimi对话后的感悟：“AI或许是人类探索未知的一把钥匙，它能帮助我们攻克癌症、解决能源危机、探索宇宙。虽然存在风险，但放弃发展就等于放弃了人类文明突破上限的可能性。”

他表示，团队将在做好风险控制的前提下持续突破，计划在未来十年、二十年内，陆续推出K4、K5直至K100系列模型。（记者注：目前最新版本的Kimi大模型是K2）