Обзор технической статьи Kimi K2.5: полное руководство по архитектуре с триллионом параметров и требованиям к развертыванию

Примечание автора: Глубокий разбор ключевого содержания технической статьи Kimi K2.5: подробности архитектуры MoE на 1 трлн параметров, конфигурация из 384 экспертов, механизм внимания MLA, а также требования к оборудованию для локального развертывания и сравнение вариантов доступа через API.

Хотите узнать технические подробности Kimi K2.5? В этой статье на основе официальной технической статьи Kimi K2.5 мы систематически разберем архитектуру MoE с триллионом параметров, методы обучения и результаты бенчмарков, а также подробно опишем требования к железу для локального запуска.

Ключевая ценность: прочитав этот материал, вы изучите основные технические параметры Kimi K2.5, принципы проектирования архитектуры и сможете выбрать оптимальный вариант развертывания в зависимости от вашего оборудования.

Ключевые моменты технической статьи Kimi K2.5

Контекст статьи Kimi K2.5

Техническая статья Kimi K2.5 была опубликована командой Moonshot AI (月之暗面), номер в arXiv: 2507.20534. В работе подробно описана техническая эволюция от Kimi K2 к K2.5, где основными вкладами стали:

1. Сверхразреженная архитектура MoE: конфигурация из 384 экспертов (против 256 у DeepSeek-V3).
2. Оптимизация обучения MuonClip: решение проблемы скачков лосса (Loss Spike) при крупномасштабном обучении.
3. Парадигма Agent Swarm: метод обучения PARL (Parallel-Agent Reinforcement Learning).
4. Нативная мультимодальная интеграция: объединение визуальных и языковых возможностей уже на этапе пре-трейна.

В статье отмечается, что по мере дефицита качественных человеческих данных, эффективность использования токенов становится решающим коэффициентом масштабирования больших языковых моделей. Это послужило стимулом для применения оптимизатора Muon и генерации синтетических данных.

Полные технические характеристики Kimi K2.5

Основные параметры архитектуры

Разбор характеристик Kimi K2.5

Почему выбрано 384 эксперта?

Анализ законов масштабирования (Scaling Laws) в научной статье показывает, что дальнейшее увеличение разреженности (sparsity) дает значительный прирост производительности. Команда увеличила количество экспертов с 256 (как в DeepSeek-V3) до 384, что расширило репрезентативные возможности модели.

Почему сократили число голов внимания?

Чтобы снизить вычислительные затраты при инференсе, количество голов внимания было уменьшено со 128 до 64. В сочетании с механизмом MLA это решение позволило существенно сократить объем памяти, занимаемый KV-кэшем, при сохранении высокой производительности.

Преимущества механизма внимания MLA:

Традиционный MHA: KV Cache = 2 × L × H × D × B
MLA:             KV Cache = 2 × L × C × B  (C << H × D)

L = слои, H = головы, D = размерность, B = Batch, C = размерность сжатия

Благодаря сжатию в латентном пространстве, MLA уменьшает KV-кэш примерно в 10 раз, что делает возможной работу с контекстом в 256K токенов.

Параметры визуального энкодера

Требования к оборудованию для развертывания Kimi K2.5

Требования для локального развертывания

Подробное пояснение требований Kimi K2.5

Корпоративное развертывание (рекомендуется)

Конфигурация: 2× NVIDIA H100 80 ГБ или 8× A100 80 ГБ
Память: 630 ГБ+ (квантование INT4)
Ожидаемая скорость: 50-100 токенов/сек
Применение: Продакшн, высоконагруженные сервисы

Развертывание с экстремальным сжатием

Конфигурация: 1× RTX 4090 24 ГБ + 256 ГБ оперативной памяти (RAM)
Память: 240 ГБ (квантование 1.58-bit)
Ожидаемая скорость: 1-2 токена/сек
Применение: Исследования, тесты, проверка функционала
Важно: Слои MoE полностью выгружаются в RAM, что сильно замедляет работу

Почему нужно так много памяти?

Хотя архитектура MoE при каждом проходе активирует только 32B параметров, модель должна удерживать в памяти все 1T параметров. Это необходимо для того, чтобы система могла динамически перенаправлять запрос (роутить) к нужным экспертам в зависимости от входных данных. Это фундаментальная особенность моделей типа Mixture of Experts.

Более практичное решение: подключение через API

Для большинства разработчиков порог входа для локального запуска Kimi K2.5 слишком высок. Использование API — гораздо более разумный выбор:

Совет по развертыванию: Если у вас нет строгих требований к локальному хранению данных, рекомендуем использовать Kimi K2.5 через APIYI (apiyi.com). Это позволит избежать огромных затрат на оборудование.

Результаты бенчмарков из статьи Kimi K2.5

Оценка ключевых возможностей

Данные и методы обучения

В статье особо подчеркивается, что использование оптимизатора MuonClip позволило провести предобучение на 15.5T токенов вообще без скачков функции потерь (Loss Spike). Для моделей с триллионами параметров это серьезный технологический прорыв.

Пример быстрого подключения Kimi K2.5

Минималистичный код для вызова

Через платформу APIYI вызвать Kimi K2.5 можно буквально в 10 строчек кода:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",  # Получите на apiyi.com
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释 MoE 架构的工作原理"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Режим Thinking — глубокие рассуждения
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты Kimi, пожалуйста, подробно проанализируй вопрос"},
        {"role": "user", "content": "Докажи, что корень из 2 — иррациональное число"}
    ],
    temperature=1.0,  # Рекомендуется для режима Thinking
    top_p=0.95,
    max_tokens=8192
)

# Получение процесса рассуждения и финального ответа
reasoning = getattr(response.choices[0].message, "reasoning_content", None)
answer = response.choices[0].message.content

if reasoning:
    print(f"Процесс рассуждения:\n{reasoning}\n")
print(f"Финальный ответ:\n{answer}")

Совет: Загляните на APIYI (apiyi.com), чтобы получить бесплатные тестовые лимиты и лично опробовать возможности глубоких рассуждений Kimi K2.5 в режиме Thinking.

Часто задаваемые вопросы

Итоги

Ключевые моменты технического отчета Kimi K2.5:

1. Основные инновации Kimi K2.5 Paper: архитектура MoE с 384 экспертами + механизм внимания MLA + оптимизатор MuonClip, что позволило реализовать стабильное обучение модели с триллионом параметров без потери качества на пиковых нагрузках.
2. Ключевые параметры Kimi K2.5: 1 трлн общих параметров, 32 млрд активных параметров, 61 слой, контекстное окно 256K. При каждом запросе активируется всего 3,2% параметров.
3. Требования к развертыванию Kimi K2.5: порог для локального запуска очень высок (минимум 240 ГБ+ памяти), поэтому подключение через API — гораздо более практичный вариант.

Kimi K2.5 уже доступна на платформе APIYI (apiyi.com). Рекомендуем быстро протестировать возможности модели через API, чтобы оценить, насколько она подходит для ваших задач.

Полезные ссылки

⚠️ Примечание к формату ссылок: Все внешние ссылки указаны в формате Название ресурса: domain.com. Их удобно копировать, но они не являются кликабельными, чтобы избежать потери SEO-веса.

1. Статья Kimi K2 на arXiv: официальный технический отчет с подробным описанием архитектуры и методов обучения.

   • Ссылка: arxiv.org/abs/2507.20534
   • Описание: Полная техническая информация и экспериментальные данные.

2. Технический блог Kimi K2.5: официальный отчет о Kimi K2.5, опубликованный разработчиками.

   • Ссылка: kimi.com/blog/kimi-k2-5.html
   • Описание: Информация об Agent Swarm и мультимодальных возможностях.

3. Карточка модели на HuggingFace: веса модели и инструкции по использованию.

   • Ссылка: huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5
   • Описание: Скачивание весов и руководство по развертыванию.

4. Руководство по локальному развертыванию от Unsloth: подробный туториал по квантованию и запуску.

   • Ссылка: unsloth.ai/docs/models/kimi-k2.5
   • Описание: Требования к железу для разных уровней точности квантования.

Автор: Техническая команда
Обсуждение: Приглашаем обсудить технические детали Kimi K2.5 в комментариях. Еще больше разборов моделей можно найти в техническом сообществе APIYI (apiyi.com).