Unsloth AI发布1.8bit量化Kimi K2模型,显著降低部署成本
Unsloth AI成功将Moonshot AI的Kimi K2模型量化为1.8bit版本,模型体积从1.1TB压缩至245GB,降幅达80%,同时保持全部性能。这款1万亿参数的开源大模型采用MoE架构,擅长代码生成和推理任务。量化后的版本可在512GB内存的M3Ultra设备上运行,大幅降低部署成本。该技术突破使Kimi K2成为GPT-4.1等商业模型的有力竞争者,为中小企业提供高性能AI解决方案。尽管商业化需遵守开源标注要求,但这一进展显著推动了开源AI生态发展,有望在教育、医疗等领域实现更广泛应用。