Kimi K3模型性能相当于2.2万个GPT-2

K3整合KDA与MLA架构，通过分层记忆管理解决长上下文干扰，实现高效信息检索。

据 Woofun AI 消息，BaseTen 工程师 Ali 解析了从 GPT-2 到 Kimi K3 的架构演进。K3 模型性能约等于 22,580 个 GPT-2，其核心突破在于改进信息存储与检索方式。针对全注意力机制成本高及线性注意力机制易产生信息干扰的问题，K3 采用 "三层 KDA 加一层 MLA" 组合架构。KDA 机制允许不同信息拥有差异化保留时间，以低成本维护长期记忆；MLA 则定期审视完整上下文以提取精确信息。

此外，K3 引入注意力残差机制，将网络划分为 12 层 Block 结构，使后续层能选择性访问早期中间结果，避免信息稀释。