Moonshot发布Kimi Linear架构：KV缓存减少75%，推理速度提升6倍
核心技术突破
Kimi Linear混合线性注意力架构由Moonshot AI于2025年10月31日发布，这一革命性技术在短程处理、长程处理和强化学习等多个场景中表现优于传统的全注意力方法。
核心创新：Kimi Delta Attention (KDA)
- 技术基础：基于Gated DeltaNet的优化升级
- 关键改进：引入更高效的选通机制
- 核心优势：提升有限状态RNN内存的利用效率
架构设计特点
模块组成：
- 三个Kimi Delta Attention模块
- 一个全局MLA（多层感知机）
技术优势：
- 通过细粒度选通机制显著压缩有限状态RNN的内存使用
- 同时提升模型信息处理速度
- 有效降低内存消耗
- 具备更强的实用性
性能表现数据
在1M tokens场景下的测试结果：
- KV缓存使用量：减少75%
- 解码吞吐量：最高提升6倍
- 训练速度(TPOT)：相比传统MLA加速6.3倍
行业意义
随着人工智能的快速发展，提升模型处理能力和效率已成为行业关键挑战。Kimi Linear架构通过创新设计为该领域提供了新的解决方案，有望成为未来行业新标杆。
技术资源
详细技术报告可通过官方GitHub页面获取，建议感兴趣的读者进一步探索其技术细节。
