黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。

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黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。
AI资讯 2026-07-28 10:34
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你要说最近AI行业里,最热的、被讨论最多的一件事。


那必然就是一个由老黄、Anthropic、kimi、开源,这几个看着风牛马不相及的4个词,共同串起的故事。


故事是这样的。


前几天,7月24日,黄仁勋发了自己在X上的第一篇帖子。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


这个AI圈可能最火的男人,为了发这封公开信,不惜注册了个X。


这封信的名字叫《Open Weights and American AI Leadership》,开放权重与美国AI领导力。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


大概意思就是,AI会改造每一个行业,驱动每一家公司,也会被每一个国家建设。


开放模型能强化安全、加快创新,也能带来技术主权。


这个世界既需要最前沿的闭源模型,也需要最前沿的开放模型。


咱们不能制裁开源模型啊。


老黄之所以这么操碎了心,其实是有前情提要的。


我们把时间拨回11天前,那天有一个标志性的事件发生。


7月17日凌晨,Kimi K3正式发布。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


2.8万亿总参数,1040亿激活参数,原生视觉能力,100万Token上下文。


最关键的是,Kimi当时就承诺,模型权重会在7月27日(也就是昨晚)正式开源。


这,是全球首个开源的3T级模型。


一个中国团队,在算力远没有那么宽裕的情况下,做出了一个能力逼近全球最强闭源模型的东西,还要把权重交给全世界。


这一下子,美国那边的气氛就变得不对劲了。


7月22日,美国白宫科技政策办公室负责人Michael Kratsios公开指控月之暗面,声称Kimi K3的开发使用了对Claude Fable 5的大规模蒸馏。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


不过有趣的是评论区。


大家可以看看群众的呼声。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


然后呢,美国财政部长好死不死,火上浇油,又提到了贸易黑名单和制裁。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


评论区这下彻底沦陷了。


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这个事越闹越大,眼瞅着一场原本关于模型能力和开源路线的竞争,迅速被拖进了知识产权、国家安全、出口管制和中美科技竞争里。


也就在这个时间点,黄仁勋站出来了。


他接受采访,公开反对封禁中国开源模型。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


两天以后,他发出了人生第一条X,用一封公开信告诉华盛顿,开放模型关乎美国的创新、竞争、安全和技术主权,你不能封禁,不能制裁,我们得鼓励开源。


讲道理,老黄为了卖卡,真的是操碎了心。


然后呢,在最下面,一个很长的Logo墙被贴了出来,整个科技行业开始排队在公开信上签名。


公开信刚发布的时候,签名的有25家公司和组织。


英伟达、微软、Meta、IBM、戴尔、Palantir、Mistral、Hugging Face等等等等。


到了周末,名单开始疯狂变长。


OpenAI来了,Google来了,SpaceX来了,AMD、Cisco、Cloudflare、GitHub、Linux Foundation、Mozilla、Vercel、Y Combinator、OpenClaw等等,也全都来了。


到我写这篇文章的时候,已经有77个签署者了。


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也有无数的大佬疯狂打Call站台。


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好久好久好久没见过这么集结,一起起义,同仇敌忾的了。


但是如果细心的朋友就会发现,上面那个logo墙,几乎集结了美国绝大多数的前沿科技公司,甚至英伟达和AMD都世纪同框了,但是你会发现,莫名其妙的怎么缺了一个熟悉的名字。


Anthropic。


我觉得这张世界名画可以改名叫《Anthropic在哪里?》。


甚至有网友直接恶搞做了一个视频,我笑蒙了,我必须要给大家看看。


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而就在Anthropic装死,美国科技巨头们联手推特上书起义之时。


本次事件的导火索,在昨晚,也就是7月27日晚上23点13分,正式官宣了Kimi K3开源。


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而且这个开源程度,远超乎我的意料。


我本来以为只是开源模型权重而已。


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结果。


模型权重,开源。


详细的技术报告,也放出来了。


训练K3用到的关键Infra,也开源。


全都开。。。


我大概列举一下。


Kimi K3模型权重,一个2.8万亿参数的MoE模型,一共有896个专家,每个Token激活其中16个。


然后是K3完整的技术报告,一共47页。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


这里面公开了KDA和Attention Residuals的架构细节,解释了他们如何用3比1的比例混合KDA与Gated MLA,如何让信息跨越几十层继续流动。


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还有Stable LatentMoE。


896个专家只激活16个,稀疏程度高得离谱,Kimi又用SiTU GLU、Quantile Balancing这一整套方法,把这种极端稀疏的训练维持在稳定状态。


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还有MoonViT V2、百万Token上下文的强化学习基础设施、大规模任务合成、后训练方法,接近20个内部评测集的完整结果也放了出来。


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这个技术报告很详细和扎实,推荐一读。


除了技术报告之外,还有开源的关键infra技术。


MoonEP,一套专门为超大规模MoE打造的专家并行通信库。


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MoE训练时,经常会出现某些专家忙得要死,某些专家闲得抠脚,最后所有GPU都得等最忙的那一张卡。


MoonEP会根据当前路由结果,动态复制一小部分热门专家,让每张卡收到完全一样数量的Token,同时维持静态内存形状,避免训练越跑越碎,最后直接OOM。


这已经属于超大模型训练里非常底层、非常值钱的东西了。


FlashKDA,Kimi Delta Attention的高性能算子。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


它用CUTLASS实现,在英伟达H20上,相比flash linear attention基线,prefill速度提升了1.85倍到2.31倍,还可以直接接进现有的flash linear attention后端。


再往下,还有AgentENV。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


这是Kimi和KVCache.ai一起做的分布式Agent沙箱系统,也是K3做大规模Agent强化学习时真正跑环境的那层底座。


它可以在一堆机器上同时启动海量Firecracker微虚拟机,环境恢复低于50毫秒,暂停低于100毫秒,还原生支持快照、恢复和fork。


一个Agent跑到某个关键节点以后,可以直接分叉成几十条互不干扰的轨迹,继续并行探索。


虽然我对底层技术不是很了解,只是纸上谈兵的一些浅薄知识,但是从这几个技术来说,我觉得已经能感受到真香了。


真的就是掏老底了。


MoonEP解决超大MoE模型的通信和负载。


FlashKDA解决新注意力架构的算子效率。


AgentENV解决Agent强化学习需要的海量真实环境。


开源社区要起飞了。


如今,我愿将Kimi和DeepSeek并称为开源二圣。


我也读了一下这次Kimi K3的许可证。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


普通研究者、开发者和公司,可以免费使用、复制、修改、部署、微调、分发,也可以做衍生产品和商业化。


它只给超大规模商业使用留了两道门槛。


如果你做模型服务生意,公司及关联方连续12个月总收入超过2000万美元,需要另行和月之暗面签协议。


如果使用K3的商业产品月活超过1亿,或者单月收入超过2000万美元,产品界面需要显著展示Kimi K3。


对,需要显著展示Kimi K3就行。


菩萨啊。。。


已经有人说,如果Kimi K3能给他带来单月2000万美元的收入,别说显著展示Kimi K3的品牌标识了。


他可以把Kimi的logo纹在屁股上,甚至可以纹两个。


今天这晚,随着Kimi K3的开源,我感觉把整个事件,推向了最终的高潮,舆论基本一边倒。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


也在Hugging Face中,创造了历史。


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这一刻,美国的态度,和Kimi K3开源,有了一种神奇的化学反应。


未来,这件事有可能被史称为:


AI行业的萨拉热窝事件。


这个世界,需要开源。


老黄他们拥抱开源,当然除了理想之外,还有很多金钱的气息。


2002年,Joel Spolsky写过一个很经典的商业规律,叫Commoditize Your Complements,把你的互补品变成商品。


一个东西的互补品越便宜,人们对这个东西的需求就越大。


英伟达卖GPU。


开源模型越多,全球就有越多公司愿意自己部署、自己微调、自己训练,最后需要的GPU也越多。


AMD、戴尔、云计算公司、推理服务商,逻辑差不多。


GitHub、Vercel、Replit、LangChain、OpenClaw这些开发工具和应用平台,也天然希望底层模型越来越多、越来越便宜、越来越容易替换。


因为模型成本每降一块钱,应用层就多出一块钱的空间。


老黄坚定的相信开源,以及老黄是开源模型的最大受益者之一,这两件事不冲突的。


但是我坚定的相信、也拥抱开源。


原因也特别简单,因为,我是个普通人。


这辈子,我可能都训练不起K3这样的模型,我没有几万张卡,我什么都不懂,技术报告里的公式,我都只能在AI的加持下勉勉强强看懂一点点。


但是不妨碍我,今天,踩在无数前人开源的工作、框架还有模型上,来创作我自己的作品。


普通人能参与每一次技术革命,靠的其实就是前面那些前辈,愿意把终点留下来,给后来的人,当起点。


我们没有突然变成天才。


我们只是,不用从零再走一遭。


开源真正厉害的力量就在这里。


一个团队花掉巨大算力、无数大佬熬了很久才得到的东西,一旦公开,第二天就会成为全世界无数普通人的公共起点。


我觉得,这就是文明的复利。


最后,向所有为人类世界、开源世界、AI世界的大佬们。


致以我最崇高的敬意。


黄仁勋、Kimi K3,与一场即将到来的开源战争。


谢谢你们。


文章来自于"数字生命卡兹克",作者 "卡兹克"。

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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

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微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

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