首页如何扩展大型模型：杨志林在GTC大会上关于令牌效率和代理集群的策略
迈入大模型时代后半程的门票，不再仅仅在于计算能力的扩展，而是对底层架构的根本性重构。
3月18日，在NVIDIA GTC 2026大会上，Moonshot AI创始人杨志林发表了备受瞩目的主题演讲。这是他首次全面公开阐述Kimi K2.5 模型背后的核心技术路线图，为“后规模化”时代的大模型演进提供了全新视角。
杨志林指出，要突破当前智能技术的瓶颈，必须对优化器、注意力机制和残差连接等关键技术进行彻底重构。他将Kimi的演进归纳为三个相互协同的维度：
令牌效率：消除资源浪费，追求更极致的计算性能比。
长上下文：持续深化Kimi在长上下文记忆方面的优势，以实现海量信息处理。
智能集群：智能正从单个智能体演进为动态生成的“数字集群”。
在杨志林看来，规模化已演变为在效率、记忆力和自动化协作中寻找规模效应。这三个维度的收益相乘，有望解锁远超当前能力的智能水平。
根据此前公告，1月初发布的Kimi K2.5模型已展现出这种“全方位”能力。作为Moonshot AI迄今最强大的开源模型，它具备原生多模态架构，在代码和视觉理解方面达到最先进水平（SOTA），并支持在“思考”与“非思考”模式间灵活切换，以精准适应基于代理的任务。
随着Moonshot AI的技术路径日益清晰，大型模型的竞争焦点正从“参数数量”转向“智能密度”。随着代理集群逐渐成为未来智能的潜在终极形态，Kimi 能否在杨志林的“三维乘法”框架下实现突破，已成为业界关注的焦点。
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