即将推出的 Kimi K3 模型是一个拥有 2.8 万亿参数的专家混合（MoE）架构，在部署前需要仔细考虑。开发者必须明白，尽管每个 token 只激活 16 个专家，但整个 2.8T 参数的检查点都需要驻留在 VRAM 中。这意味着服务成本并不像有些人可能认为的那么低，因为非激活的专家仍然需要存储和可访问性。 AI
影响 开发者需要了解部署 Kimi K3 等大型 MoE 模型所需的特定基础设施要求和成本影响。
排序理由 该条目讨论了即将发布的模型的技术细节和考量因素，而不是模型创建者直接发布的公告。
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