近日，北京人工智慧企業月之暗面發佈了目前全球參數最大的開源模型Kimi K3，參數規模達2.8兆；同樣誕生在北京的智譜GLM-5.2也登上全球多份評測榜單的榜首，吸引了海外大量開發者使用——北京大模型領域的“雙子星”，正通過不斷迭代挑戰技術極限，具備處理更複雜任務的能力，讓AI世界裡的生產力加速“變現”。
超大模型背後更考驗訓練能力
目前北京備案上線的大模型達到259款。除了數量居全國首位，模型能力是否也更勝一籌？
參數規模達2.8兆的Kimi K3是個代表——北京不斷上線和迭代的模型，正顯露出越來越多超大模型。“大模型”與“超大模型”一字之差，但模型能力實現跨越式升級。Kimi K3具備100萬詞元上下文窗口。形象地說，這相當於整面書架的書籍一次性裝進大腦，即使後面處理再複雜的任務，也不會忘記開篇的設定。
“超大模型往往具備更強的推理能力，能夠處理更複雜的任務，進行超大模型訓練需要非常深厚的技術積累。” 中關村人工智慧研究院院長邵斌解釋。
參數之外，更要關注參數背後的模型訓練能力。
超大模型是“練”出來的。“隨著參數量的增大，模型訓練難度呈指數級增加。”月之暗面負責人解釋，從去年7月成功研發並在全球範圍內開源首個兆參數模型，到當前即將開放原始碼的2.8兆新一代基座模型，參數量雖然大幅增加，但模型在訓練過程中並沒有出現卡死崩盤的“爆炸”情況，確保研發工作順利進行。全球範圍內僅有極少數企業掌握此訓練方法。
這源於底層架構方面的多項突破。比如，月之暗面去年在兆參數訓練時，就在全球範圍內首次大範圍使用了二階最佳化器，使資料學習處理效率翻了一番；此次Kimi K3訓練過程中，還大膽使用了原創機制，使模型訓練效率達到國外企業的近2倍。
“這類超大規模參數模型的落地問世，顯示出北京在大模型創新研發領域處於世界第一梯隊。”邵斌說。
兩個月就能迭代一版模型
Kimi K3發佈前，同樣來自北京的一款基礎模型——GLM-5.2也是一發佈便迅速引發關注，並在全球多份權威評測榜單居榜首位置，海外開發者更為其長程任務能力點贊。
長程任務是大模型的核心能力之一：模型不僅需要理解更長的資訊，還要在持續數小時、甚至更長的任務過程中保持目標、呼叫工具並完成多步驟操作，對模型的推理、記憶和執行能力提出了更高要求。
GLM-5.2支援百萬詞元上下文，通過演算法架構創新與工程最佳化，降低了訓練和推理的算力消耗。“我們期待讓模型自主且長時間地運行一個任務，實現端到端交付。”智譜總裁王紹蘭舉例，在新藥研發中，大模型可實現幾十個智能體聯合行動，加速找到靶點。該模型已經在智能體協同、工具呼叫等方面展現出較強的泛化能力，並在政務、金融、製造、醫療等領域加快應用落地。
值得一提的是，這款模型還保持著每兩個月就升級一版的迭代周期，速度超越了行業平均水平。這種規模的模型開發本就是個複雜工程，一次迭代更考驗了包含演算法、架構、訓練等多重因素在內的綜合能力。
“下一代模型也正在研發中。”王紹蘭說，人工智慧處理長程任務的能力還需要進一步提升，努力實現智能體的自主運行，賦能千行百業。
北京開源模型水平實現引領
今年一季度，智譜大模型的全球總呼叫量增長了400%。“這要歸功於開源開放的策略，吸引了全球的開發者和企業使用者。從真實生產力場景中的使用效果來看，模型能力也與海外閉源模型相當。” 王紹蘭解釋。
截至2026年7月，智譜平台註冊企業及使用者突破600萬，服務覆蓋全球超過218個國家及地區。同樣，月之暗面推出的大模型也主打向全球開發者開放，此前測試在部分項目中接近或比肩國際頂級閉源模型。
其實，開源在電腦軟體領域歷史悠久，曾帶來了多次翻天覆地的技術革命，諸多作業系統等通過開源開放實現了快速迭代和升級。邵斌解釋，北京的大量模型都採用了開源開放的路線，吸引了全球最聰明的大腦聚在一起創新，整合各方創新力量，更容易形成合力。
“北京的開源基礎模型實現國際引領。”市發改委相關負責人介紹，北京將持續完善政策支援體系，最佳化創新生態環境，加快培育智能經濟新形態，加快建設具有技術策源力和產業競爭力的全球人工智慧創新高地。 (長安街知事)