DeepSeek终于丢了开源第一王座，但继任者依然来自中国

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。

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