Kimi K3模型性能相當於2.2萬個GPT-2

K3整合KDA與MLA架構，通過分層記憶管理解決長上下文干擾，實現高效信息檢索。

據 Woofun AI 消息，BaseTen 工程師 Ali 解析了從 GPT-2 到 Kimi K3 的架構演進。K3 模型性能約等於 22,580 個 GPT-2，其核心突破在於改進信息存儲與檢索方式。針對全注意力機制成本高及線性注意力機制易產生信息干擾的問題，K3 採用 "三層 KDA 加一層 MLA" 組合架構。KDA 機制允許不同信息擁有差異化保留時間，以低成本維護長期記憶；MLA 則定期審視完整上下文以提取精確信息。

此外，K3 引入注意力殘差機制，將網絡劃分爲 12 層 Block 結構，使後續層能選擇性訪問早期中間結果，避免信息稀釋。