趋近智
K2 Horizon 7B
参数
7B
上下文长度
524K
模态
Text
架构
Dense
许可证
Apache 2.0
发布日期
1 Sept 2026
训练数据截止日期
-
API 价格 (每 1M)
仅支持自建托管
系统要求
不同量化方法和上下文大小的显存要求
1024 个令牌
消费级
1x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
1x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
1x Apple M3 Max
128GB VRAM
524288 个令牌
消费级
5x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
2x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
1x Apple M3 Max
128GB VRAM
架构图
评估基准
没有可用的 K2 Horizon 7B 评估基准。
排名
排名
-
编程排名
-
关于 K2 Horizon 7B
K2 Horizon 7B 是一款拥有 70 亿参数的稠密语言模型，具备强大的指令遵循和分析能力。它为需要高效推理和领域微调的开发者提供了一个易于使用的基础模型。
技术规格
注意力
注意力结构
Grouped-Query Attention
注意力头
32
键值头
8
注意力头维度
128
位置嵌入
ROPE
RoPE Theta
10,000,000
滑动窗口注意力
No
滑动窗口大小
-
滑动窗口比例
-
线性注意力
No
线性注意力比例
-
归一化
RMS Normalization
激活函数
SwigLU
维度
隐藏维度大小
4,096
层数
36
FFN 中间层大小（稠密层）
12,288
多 Token 预测头数
-
分词器
词汇量大小
250,624
资源
关于 Kimi K2
月之暗面（Moonshot AI）的 Kimi K2 是一款混合专家（MoE）模型，总参数量达万亿级，每个 token 激活 320 亿参数。该模型专为智能体能力（agentic intelligence）而设计，采用包含 384 个专家的稀疏架构，并利用 MuonClip 优化器提升训练稳定性，支持 128K token 的上下文窗口。