几千人盲投，Kimi K2逾越DeepSeek拿下全球开源第一！

歪果网友们直接炸了，谈论区秒变夸夸打卡现。

今天，竞技场终于更新了Kimi K2的排名情形——

开源第一，总榜第五，并且紧追马斯克Grok 4这样的顶尖闭源模子。

并且种种单项能力也不差，能和一水儿闭源模子打得有来有回：

一连多轮对话并列第一，o3和Grok 4均为第四；编程能力第二，和GPT 4.5、Grok 4持平；应对重大提醒词能力第二，和o3、4o位于统一梯队；

甚至眼尖的朋侪也发明了，唯二突入总榜TOP 10的开源模子都来自中国。（DeepSeek R1总榜第8）

虽然了，纵然抛开榜单不谈，Kimi这款新模子已往一周也确实火热——

K2已往一周真热啊

果真可查战绩包括但不限于下面这些：

从实打实的数据来看，宣布这一周里，Kimi K2在开源社区就获得了相当关注度和下载量。

GitHub标星5.6K，Hugging Face下载量近10万，这还不算它在中国社区的应用。

连AI搜索引擎明星创企Perplexity CEO也亲自为它站台，并透露：

Kimi K2在内部评估中体现精彩，Perplexity妄想接下来基于K2模子举行后训练。

甚至由于会见的用户太多了，逼得Kimi官方也出来发通告：

会见量大+模子体积大，导致API过慢。

不过就在一片向好之时，人们关于“Kimi K2接纳了DeepSeek V3架构”的质疑声再度升温。

对此，我们也找到了Kimi团队成员关于K2架构的相关回应。

总结下来就是，确实继续了DeepSeek V3的架构，不过后续尚有一系列参数调解。

p.s. 以下分享均来自知乎@刘少伟，内容经归纳综合总结如下~

一最先，他们实验了种种架构计划，效果发明V3架构是最能打的（其他顶多旗鼓相当）。

以是问题就酿成了，要不要为了差别而差别？

经由深图远虑，团队给出了否定谜底。理由有两点：

一是V3架构珠玉在前且已经经由大规模验证，没须要强行“标新立异”；二是自己和DeepSeek一样，训练和推理资源很是有限，而经由评估V3架构切合相关本钱预算。

以是他们选择了完全继续V3架构，并引入适合自己的模子结构参数。

详细而言，K2的结构参数改动有四点：

增添专家数目：团队验证了在激活参数目稳固的情形下，MoE总参数增添仍有益于loss下降。注重力头head数减半：镌汰head数节约的本钱，恰恰抵消MoE参数变大带来的开销，且效果影响很小。只保存第一层Dense：只保存第一层为dense，其余都用MoE，效果对推理险些无影响。专家无分组：通过自由路由+动态重排（EPLB）可以应对负载不平衡，同时让专家组合更无邪，模子能力更强。

最终获得的推理计划就是，在相同专家数目下：

虽然总参数增大到1.5倍，但除去通讯部分，理论的prefill和decode耗时都更小。纵然思量与通讯overlap等重大因素，这个计划也不会比V3有显著的本钱增添。

就是说，这是一种更“精打细算”的结构调优。

并且这种放弃自己的模子架构蹊径，彻底走DeepSeek蹊径的做法，也被海内网友评价为“相当大胆”。

△泉源：知乎网友@蛙哥

OK，以上关于Kimi和DeepSeek架构之争的问题落定后，我们再把眼光拉回到这次最新排名。

开源追平or逾越闭源ing

一个很显着的趋势是：「开源=性能弱」的刻板印象正在被突破，开源模子已经越来越厉害了。

不但榜单上的整体排名在上升，并且分数差别也越来越小。

仔细看，模子TOP 10总分均为1400+，开源和闭源险些可以看成位于统一起跑线。

并且这次拿下开源第一的Kimi K2，总分已经很是靠近Grok 4、GPT 4.5等顶尖闭源模子了。

换句话说，以前我们可能还要在模子能力和本钱之间作取舍，但随着开源实力的崛起，多思索一秒钟都是对开源的不尊重（doge）。

与此同时，越来越多的行业人士也表达了对开源崛起的判断。

艾伦人工智能研究所研究科学家Tim Dettmers体现：

开源击败闭源将变得越来越普遍。

Perplexity CEO也多次在果真场合体现：

开源模子将在塑造AI能力的全球扩散路径中饰演主要角色。它们关于因地制宜地定制和外地化AI体验至关主要。

而在已经逐渐崛起的开源模子领域，TOP 10中唯二开源、且都是国产模子的含金量还在上升。