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“北京、海淀的人才聚集效应无可比拟”

月之暗面：做像登月一样难而正确的事

“我们希望做的事是像登月一样，难而正确，但一旦成功，可能是对全人类都有非常大的贡献。”日前，在位于北京海淀的公司总部，月之暗面Kimi企业业务负责人黄震昕对北京日报记者说。

过去一周，月之暗面无疑是全球科技圈“顶流”。其7月16日发布了全球参数规模最大的开源模型Kimi K3。该模型总参数达到2.8万亿，具备100万词元上下文窗口，在长程编程、知识工作和复杂推理等场景中表现尤为突出。

据了解，参数规模决定模型“能装下多少知识”，注意力机制则决定模型“会不会抓重点”，能不能从海量信息中快速找到关键、建立联系并形成答案。此次，Kimi K3的突破，不仅在于“装得更多”，更在于处理信息的方式变得更高效。

业务人员介绍，Kimi K3的第一项创新，是团队自主研发的KDA混合线性注意力机制。传统全注意力机制处理长文本时，计算量随文本长度接近平方级增长，模型读的内容增加一倍，计算量就增至约四倍，这正是超长文本难以落地的关键原因。而月之暗面的新技术，成功将这一效率实现了接近线性增长。这意味着，在同等算力条件下，模型能读得更长、处理更多信息、完成更复杂任务。

第二项创新，是注意力残差（Attention Residuals）技术。长期以来，模型越大、层数越多，信息传递的“路程”就越长，信号容易衰减、失真，训练也越容易“翻车”，成为全球头部实验室共同面对的工程难题。注意力残差技术改进了信息在不同网络层之间的传递和复用方式，相当于为巨型模型加装了一套“稳定器”，让2.8万亿参数不仅“训得出来”，还能稳定高效地用起来。

Kimi K3发布后迅速引发海外科技界关注。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克在相关评测报道的评论区留言称“令人印象深刻”，并将Kimi K3列为其新模型Grok 4.5希望追赶的目标。

“最了解我们的不一定是投资人，可能是同行。来自同行的肯定对我们来说还是挺珍贵的。”黄震昕说。在社交媒体上，月之暗面官方对马斯克的回复是：“欢迎加入2万亿+俱乐部”。

“我们非常乐见于全球范围的技术交流与共享。”黄震昕说，Kimi的许多技术都已经开源，甚至在模型正式发布前就已将技术细节写入报告，向全世界公开。“我们中国AI企业有这样的胸襟和气度，希望马斯克他们也能做出2万亿级的模型，大家一起共同进步。”

在国际上收获广泛关注的同时，不少人对这家聚光灯下的明星公司的成长路径也颇为关心，一些人好奇：这样的成果和公司，为何能出现在北京，出现在海淀？

“北京海淀的人才聚集效应无可比拟。”黄震昕表示，包括创始人杨植麟在内，月之暗面的五位核心创始人，都来自清华大学。Kimi的投资人之一王慧文曾在社交媒体上感叹，自己所有投资收益最高的公司，都集中在一个清华以南、北大以东的“框”里。“在这个区域里，产生了智谱、Kimi、Seedance这些成果，我认为这并不是偶然现象，从人才、政策等方面，我们都得到了很多帮助。”黄震昕说。（记者 孙奇茹）