近日，Kimi 团队重磅发布了 Kimi K2 技术报告，深度揭秘了这款全新 AI 模型的训练奥秘。Kimi K2 拥有高达 1 万亿参数总量，激活参数更是达到惊人的 320 亿，凭借其卓越性能，在正式上线一周内便在全球开源模型竞赛中力压群雄，斩获桂冠，其表现甚至超越了 DeepSeek，与 Grok4 和 GPT4.5 等顶尖闭源模型不相上下。Kimi K2 的辉煌成就，源于其突破性的训练方法和技术架构的革新。
首先，该团队创新性地引入了 MuonClip 优化器，成功替代了传统的 Adam 优化器。这种新型优化器完美结合了高效的 token 利用率和卓越的稳定性，使得 Kimi K2 在预训练阶段能够无损失地处理高达 15.5 万亿 token 的海量数据。此外，团队还自主研发了大规模的 Agentic Tool Use 数据合成 pipeline，覆盖了多个领域和工具，为模型提供了极为丰富的训练场景。
值得一提的是，Kimi K2 在训练过程中采用了独特的“重述法”来提升数据效率。这种方法并非简单的重复，而是通过多样化的方式重新表达知识内容，确保模型能够真正深入理解信息。特别是在处理数学和知识类文本时，Kimi K2 能够将复杂内容巧妙地改写成通俗易懂的学习笔记风格，从而显著提升训练效果。令人惊叹的是，数据显示，使用重写的数据进行一轮训练，其准确率竟然超过了使用原始数据训练十轮的结果。
在后训练阶段，Kimi K2 还进行了精细的监督微调和强化学习。通过构建可验证的奖励环境和自我评估机制，确保模型在多样化任务中持续优化表现。训练过程中还引入了预算控制和温度衰减策略，有效提高了生成文本的质量和稳定性。
为了支撑如此庞大的训练需求，Kimi K2 依托于由 NVIDIA H800 构成的大规模高带宽 GPU 集群，确保了训练效率和数据传输的高效性。随着科技的不断进步，Kimi K2 的发布无疑为开源模型的发展注入了强劲动力，其创新成果值得行业内外的广泛关注和深入研究。