杨植麟GTC上披露Kimi технологічний шлях: ставка на ефективність Token, довгий контекст та кластер агентів

На конференції GTC від NVIDIA у 2026 році засновник Moonshot Kimi Янг Чжілінь виступив із публічною промовою. Він заявив, що для того, аби забезпечити безперервні прориви верхньої межі інтелекту великих моделей, необхідно виконати реконструкцію базових опор, таких як оптимізатор, механізми уваги та залишкові (residual) з’єднання. Після того, як у минулому січні наприкінці місяця Kimi K2.5 було офіційно представлено, Янг Чжілінь уперше системно розкрив у своїй промові технологічну дорожню карту, що лежить в основі цієї моделі. Він узагальнив логіку еволюції Kimi як резонанс у трьох вимірах: ефективність токенів, довгий контекст і роєве об’єднання агентів (Agent Swarms). «Нинішнє Scaling більше не є простим нарощуванням ресурсів, натомість треба одночасно шукати ефект масштабу і в обчислювальній ефективності, і в далекій пам’яті, і в автоматизованій кооперації. Якщо вдасться перемножити технічні вигоди цих трьох вимірів, модель демонструватиме рівень інтелекту, що значно перевершує поточний стан». Крім того, він вважає, що майбутні форми інтелекту еволюціонуватимуть від одиночного агента до динамічно згенерованих кластерів. (KeChuang Board Daily)