- Kimi K2在内部评估中表现出色,Perplexity计划接下来基于K2模型进行后训练。
- 访问量大+模型体积大,导致API过慢。
- 虽然总参数增大到1.5倍,但除去通信部分,理论的prefill和decode耗时都更小。即使考虑与通信overlap等复杂因素,这个方案也不会比V3有显著的成本增加。
- 开源击败闭源将变得越来越普遍。
- 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。
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