2.8조 개의 파라미터 (parameters)
요약
2.8조 개의 파라미터와 100만 토큰 컨텍스트를 지원하는 새로운 모델이 공개되었습니다. Kimi Delta Attention 기술을 통해 디코딩 속도를 높이고 메모리 사용량을 획기적으로 줄였습니다.
핵심 포인트
- 2.8조 개의 파라미터 및 100만 토큰 컨텍스트 지원
- Kimi Delta Attention으로 디코딩 속도 최대 6.3배 향상
- KV-캐시 메모리 사용량 최대 75% 절감
- Attention Residuals를 통한 학습 효율 25% 개선
- 에이전트 기반 코딩 및 자기 진화형 워크플로 최적화
2.8조 개의 파라미터 (parameters). 100만 토큰 컨텍스트 (context). 네이티브 멀티모달 (Native multimodal).
Kimi Delta Attention은 100만 토큰 컨텍스트에서 최대 6.3배 빠른 디코딩 (decoding)을 제공하며, 그 과정에서 KV-캐시 (KV-cache) 메모리를 최대 75%까지 절감합니다.
Attention Residuals는 2% 미만의 추가 연산 비용 (compute cost)으로 약 25% 더 높은 학습 효율 (training efficiency)을 제공합니다.
장기적 관점의 에이전트 기반 코딩 (agentic coding) 및 자기 진화형 워크플로 (self-evolving workflows)를 위해 구축되었으며, 최소한의 인간 감독으로 긴 엔지니어링 세션을 유지할 수 있습니다.
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