作者：宗平 来源：原创 发布日期：05-20
DeepSeek V3提出的MLA（多头潜在注意力）技术，是它最核心的架构创新之一，能通过压缩KV缓存，大幅降低大模型的推理成本——要知道，推理成本是大模型落地的最大门槛之一，MLA技术直接让DeepSeek的推理效率提升一个档次。而Kimi在K2系列模型中，选择沿用MLA架构，靠着这项技术，成功压缩了KV缓存体积，为Agent能力的落地扫清了障碍。反过来，Kimi率先大规模验证的Muon优化器，
让DeepSeek的推理效率提升一个档次。而Kimi在K2系列模型中，选择沿用MLA架构，靠着这项技术，成功压缩了KV缓存体积，为Agent能力的落地扫清了障碍。反过来，Kimi率先大规模验证的Muon优化器，解决了万亿参数大模型训练不稳定、效率低的行业难题——实现了“同等训练量下效率翻倍”，相当于把50万亿token用出了100万亿的效果。而DeepSeek V4的技术报告里，直接把Muon优化
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发布时间：20:26:49