Kimi杨植麟：很多普遍使用的技术标准正成为Scaling的瓶颈

杨植麟在2026GTC现场演讲。图片来源：月之暗面Kimi提供

在北京时间3月18日凌晨举行的 2026英伟达GTC大会上，月之暗面 Kimi创始人杨植麟发表了主题为《How We Scaled Kimi K2.5》的演讲，他指出，要推动大模型智能上限的持续突破，必须对优化器、注意力机制及残差连接等底层基石进行重构。

今年 1 月底，月之暗面正式发布 Kimi K2.5 ，杨植麟在本次演讲中首次系统性地披露了该模型背后的技术路线图。他将 Kimi 的进化逻辑归纳为三个维度的共振：Token 效率、长上下文以及智能体集群（Agent Swarms）。

在杨植麟看来，当前的Scaling已经不再是单纯的资源堆砌，而是要在计算效率、长程记忆和自动化协作上同时寻找规模效应。如果能将这三个维度的技术增益相乘，模型将表现出远超现状的智能水平。

技术重构是杨植麟本次演讲的核心观点。他认为，行业目前普遍使用的很多技术标准，本质上是八九年前的产物，这些标准正逐渐成为Scaling的瓶颈。

自2014年以来，Adam优化器（Adaptive Moment Estimation，自适应矩估计）一直被视为行业标配，但在超大规模训练中，寻找更具Token（字符）效率的替代方案已成趋势。Kimi团队在实验中验证了Muon优化器在提升Token效率方面的显著潜力，但在将其扩展至万亿参数规模的K2模型训练时，发现了Logits爆炸导致模型发散的稳定性难题。

为此，团队研发并开源了MuonClip优化器，通过Newton-Schulz迭代并结合QK-Clip机制，在彻底解决Logits爆炸问题的同时，实现了2倍于传统AdamW的计算效率。 针对2017年诞生的全注意力机制（Full Attention），杨植麟展示了基于KDA（Kimi Delta Attention）的混合线性注意力架构的 Kimi Linear，它挑战了“所有层必须使用全注意力”的惯例，通过优化递归存储管理，在128K甚至1M的超长上下文中，将解码速度提升了 5到6倍，且在不同长度的场景下均保持了优异性能。

此外，针对已有十年历史的残差连接，Kimi引入了Attention Residuals方案，将传统的固定加法累加替换为对前序层输出的Softmax注意力，解决了隐藏状态随深度增加而无限制增长、从而稀释深层贡献的顽疾，使每一层都能根据输入内容有选择地聚合信息。这项工作引发了前OpenAI联合创始人Karpathy的思考，直言我们对《Attention is All You Need》这篇Transformer开山之作的理解还是不够。

杨植麟在2026GTC现场演讲。图片来源：月之暗面Kimi提供

在跨模态研究方面，杨植麟分享了一个重要的观察：在原生的视觉－文本联合预训练中，视觉强化学习（Vision RL）能够显著反哺文本性能。消融实验数据显示，经过视觉强化学习训练后，模型在MMLU-Pro（多领域知识理解专业版）和GPQA-Diamond（通用问题回答钻石版）等纯文本基准测试上的表现提升了约2.1%。这意味着空间推理与视觉逻辑的增强，可以有效转化为更深层的通用认知能力。

演讲的最后，杨植麟深入探讨了智能体集群的扩展。他认为未来的智能形态将从单智能体向动态生成的集群进化。Kimi K2.5引入的Orchestrator机制，能够将复杂的长任务拆解给数十个子Agent并行处理。为了防止协作过程中出现单点依赖导致的“串行塌缩”，团队设计了全新的并行RL奖励函数，激励模型真正学会任务分解与并行执行。

杨植麟在总结中谈到了AI研究范式的转变。他提到，十年前的研究往往更看重新想法的发表，但受限于算力资源，很难通过不同规模的实验来验证这些想法。而现在由于拥有了足够的资源和“缩放阶梯（Scaling Ladder）”，研究者可以进行严谨的规模化实验，从而得出更自信、更可靠的结论。这也是为什么Kimi能够从那些看似“古老”的技术中挖掘出新突破的原因。Kimi将继续坚持开源路径，将MuonClip优化器、Kimi Linear（混合线性注意力架构）和Attention Residuals （注意力残差连接）等底层创新贡献给开源社区。