財聯(lián)社11月13日訊（編輯 趙昊）本周，人工智能初創(chuàng)公司月之暗面（Moonshot AI）的核心高管在“美版貼吧”Reddit上舉行了一場AMA（可以問我任何問題）活動，回應(yīng)了多項業(yè)界熱點議題。

參與這項活動的三位高管分別為楊植麟（論壇用戶名：ComfortableAsk4494）、周昕宇（zxytim）和吳育昕（ppwwyyxx），三人在24小時內(nèi)持續(xù)回答了論壇上網(wǎng)友提出的問題。

上周，月之暗面發(fā)布了Kimi K2 Thinking，公司稱其為“迄今能力最強的開源思考模型”。因此，AMA活動上的大多數(shù)問題與K2 Thinking有關(guān)，有點像是該模型線上發(fā)布會的問答環(huán)節(jié)。

有人詢問，為什么K2 Thinking能在單次推理中實現(xiàn)如此長的推理時間和推理鏈，而GPT5卻做不到？GPT5 Pro通過智能體來延長推理時間，但推理效果仍然不如K2 Thinking單次長時間推理。未來是否會考慮進一步提升基礎(chǔ)模型的推理速度？

楊植麟回答道：“我認為推理時間取決于API的吞吐量，而推理令牌的數(shù)量則取決于模型的訓(xùn)練方式。我們訓(xùn)練K2 Thinking的方式傾向于使用相對更多的推理令牌以獲得最佳結(jié)果。我們的Turbo API應(yīng)該會快得多。此外，K2原生支持INT4類型，這進一步加快了推理過程。”

當被問及“FP4相對于INT4的改進是否真的意義重大？”時，周昕宇稱，選擇INT4是為了更好地兼容“非Blackwell GPU”，同時利用現(xiàn)有的INT4推理marlin內(nèi)核。

吳育昕在另一個問題下稱，“我們使用配備Infiniband的H800 GPU；它不如美國的高端GPU那么好，而且我們的顯卡數(shù)量也處于劣勢，但我們充分利用了每一張顯卡！”

有網(wǎng)友稱，K2 Thinking似乎使用了過多的代幣。楊植麟承認了這一現(xiàn)象，并解釋道“當前版本中，我們優(yōu)先考慮的是絕對性能而非代幣效率。我們會嘗試將效率納入獎勵機制，以便它能學(xué)習(xí)如何簡化思考過程?！?/p>

有人質(zhì)疑，K2 Thinking通過專門訓(xùn)練，以達到在高水平邏輯推理（HLE）測試中取得好成績，但“它的高分似乎與實際使用中的智能水平不太相符?！?/p>

楊植麟回應(yīng)稱，“我們在提升智能體推理能力方面取得了一些進展，使其在HLE測試中得分較高。我們正在努力進一步提升其通用能力，以便在更多實際應(yīng)用場景中充分發(fā)揮智能的作用。”

當網(wǎng)友詢問“K2 Thinking培訓(xùn)費用只有460萬美元是真的嗎？”楊植麟回答道：“這并非官方數(shù)據(jù)，因為培訓(xùn)成本很難量化，其中很大一部分用于研究和實驗?！?/p>

在點贊最多的回答中，周昕宇透露，公司的新架構(gòu)KDA（Kernel Attention Dual Architecture）能讓模型獲得更高的基準測試分數(shù)，而且速度更快、效率更高，從而使我們能夠更快地進行預(yù)訓(xùn)練、更快地部署到強化學(xué)習(xí)中，并服務(wù)更多用戶。

周昕宇表示，“我們正在開發(fā)更多改進方案，完成后會與大家分享?！睏钪谗胍惭a充道：“KDA是我們最新的實驗性架構(gòu)，與KDA相關(guān)的想法很可能會在K3中得到應(yīng)用。”

在被追問何時推出K3模型的問題中，楊植麟還調(diào)侃了OpenAI的首席執(zhí)行官薩姆·奧爾特曼，他回應(yīng)稱，肯定能在“薩姆價值萬億美元的數(shù)據(jù)中心建成之前”推出K3模型。

有網(wǎng)友詢問對“OpenAI為什么會燒掉這么多錢”的看法，周昕宇稱“不知道。只有薩姆自己知道。我們有自己的方式和節(jié)奏?！敝荜坑钸€提到，月之暗面沒有人工智能瀏覽器的計劃，因為“不需要去套一層新的Chromium殼”。

當被問及公司有沒有“視覺-語言模型（VL）的計劃時”，楊植麟寫道：“是的，我們正在努力。敬請期待！”