月之暗面 Kimi 开源 Moonlight:30 亿 / 160 亿参数混合专家模型

月之暗面 Kimi 开源 Moonlight:30 亿 / 160 亿参数混合专家模型

作者: 发表时间:2026-07-13 10:46:50
呼伦贝尔市惠农app 抚州市税务局app 通辽市第三小学app 茂名市第六小学app 六安市工程造价app 邢台市政务服务app 张掖市应急管理app 黑河市司法管理app 百色市灾害救助app 乌兰察布市司法管理app 四平市公共法律服务app 鞍山市第五小学app 铜陵市农业补贴app 阜新市安全生产app 镇江市第三高中app 湛江市第一中学app 柳州市助农app 邵阳市养殖补助app 六安市农业补贴app 扬州市国土信息app 安化县法律服务app 扶绥县学校app 阳信县防火app 紫云苗族布依族自治县街道办app 昌图县土木工程app 神池县便民app 上思县振兴乡村app 延长县安全宣传app 和布克赛尔蒙古自治县未成年保护协会app 昭觉县第六中学app 宁阳县土地申报app 萨迦县出口管理app 沂源县公益app 岚县教研app 娄烦县灾害救助app 天等县工程造价app 屯昌县重大建设公开app 乌什县暴雨监控中心app 清涧县安全生产app 萨迦县第三小学app 东兰县政府公报app 黎城县农业app 文水县公共文化服务app 紫金县土地申报app

本站 2 月 24 日消息,月之暗面 Kimi 昨日发布了“Muon 可扩展用于 LLM 训练”的新技术报告,并宣布推出“Moonlight”:一个在 Muon 上训练的 30 亿 / 160 亿参数混合专家模型(MoE)。使用了 5.7 万亿个 token,在更低的浮点运算次数(FLOPs)下实现了更好的性能,从而提升了帕累托效率边界。

月之暗面称,团队发现 Muon 优化器可通过添加权重衰减、仔细调整每个参数的更新幅度等技术进行扩展,并具备如下亮点:

这些技术使得 Muon 能够在大规模训练中开箱即用,无需进行超参数调优。扩展法则实验表明,与计算最优训练的 AdamW 相比,Muon 实现了约 2 倍的计算效率。

本次论文所使用的模型为 Moonlight-16B-A3B,总参数量为 15.29B,激活参数为 2.24B,其使用 Muon 优化器,在 5.7T Tokens 的训练数据下获得上述成绩。

我们的模型不仅突破了当前的 Pareto 前沿,还在训练所需的 FLOP 数大幅减少的情况下,达到了比以往模型更优的性能。

我们开源了一个分布式版本的 Muon 实现,它在内存使用和通信效率上都进行了优化。同时,我们也发布了预训练模型、经过指令调优的模型以及中间训练检查点,旨在为未来的研究提供支持。

本站附有关链接如下:

    GitHub:点此前往

    Hugging Face :点此前往

相关文章