月之暗面发布Kimi Linear架构:KV缓存减少75%,推理速度提升6倍,Attention机制迎来颠覆性革新!

  发布时间:2026-11-16   作者:玩站小弟   我要评论
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近日,月之暗面发布了一个颇具革命性的技术 ——“Kimi Linear” 混合线性注意力架构。该架构被认为月之在短距离、长距离处理以及强化学习(RL)等多个场景中,优于传统的全注意力方法。其核心创新在于 “Kimi Delt暗面a Attention”(KDA),这是对 Gated DeltaNet 的优化升级,引入了更高效的门控机制,以提升发布有限状态 RNN(递归神经网络)记忆的使用效率。

Kimi Linear 的架构设计独特,由三份 Kimi Delta AtKitention 和一份全局 MLA(多层感知机)组成。通过对 Gated DeltaNet 的改良,KDA 能通过细粒度的mi门控机制,显著压缩有限状态 RNN 的记忆使用。这一设计不仅提高了模型处理信息的速度,还有效减少了内存占用,具有更 L强的实用性。

官方数据显示,在处理1M token 的场景下,Kimi Linear 的 KV cache 占用量减少了75%in,解码吞吐量最高提升了6倍。而在 TPOT(训练速度)的提升上,相较于传统 MLA,Kimi Linear 实现了6.ea3倍的加速。这些显著的性能提升,预示着 Kimi Linear 在各类 AI 任务中的广泛适用性,尤其是在对速r架度和内存要求极高的应用场景。

随着人工智能的迅速发展,提升模型的处理能力与效率成为了行业内的关键挑战。构:月之暗面的 Kimi Linear 架构通过其创新设计,为这一领域带来了新的解决方案,未来可能会成为新的行KV业标杆。

Kimi Linear 技术报告的详细信息,可以通过官方的 GitHub 页面获取,感兴趣的读者可以缓存深入了解其技术细节。

技术报告:https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Line减少ar/blob/master/tech_report.pdf

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