Kimi K2训练效率提升两倍

“没有一百万张显卡，做不了大模型”曾是AI行业的铁律。但月之暗面总裁张予彤在清华大学的公开分享中打破这一迷思。她透露，团队通过引入二阶优化器Muon，首次实现其在万亿参数模型Kimi K2上的大规模应用，训练效率提升两倍，智能产出翻倍。真正的瓶颈不再是算力，而是数据供给。配合“Day-0 Co-Design”模式，算法与基础设施深度协同，让技术改进以复利方式释放效能。新模型上线后，在HELM评测中拿下非思考类模型榜首，LMArena盲测排名开源第一，性能对标GPT-5和Claude Sonnet 4.5。全球多个头部AI应用如Perplexity、Cursor已接入Kimi K2，尤其在深度搜索、长程工具调用场景表现突出。

面对巨头竞争，张予彤提出“不竞争”的竞争策略。不拼资源堆砌，而是专注底层创新与敏捷协作。公司仅300人，算法、工程、产品无缝联动，新想法当天可验证。聚焦逻辑推理、Agent任务链与复杂生产力场景，推出“OK Computer”多工具代理模式，支持最高50步工具调用，即将升级至300步。用户已用它处理百万行Excel、解析海量文档，目标是打造能持续工作一周的“全栈助理”。不做娱乐化功能，也不追多模态生成热潮，坚持走高价值任务路线。前瞻性产品设计与快速迭代能力，正成为这家独角兽在激烈市场中的独特立足点。