DeepSeek V4 与 Kimi K2.6 技术互鉴：中国开源 AI 的“撞车”与共生

事件概述

近日，DeepSeek 发布 V4 大模型，Kimi 推出 K2.6 版本。两家公司在技术路线上呈现出高度的趋同性与互补性，被外界视为过去一年中第五次重要的“撞车”发布。这不仅是时间线上的巧合，更反映了中国开源 AI 社区在技术演进上的必然选择。

核心信息：技术底层的互相成就

1. 优化器的借用：Muon 技术

• 背景：Kimi 团队在 Kimi 2.6 及 K2 版本中率先应用了 Muon 优化器。杨植麟在 GTC 2026 演讲中指出，相比传统 Adam 优化器，正确实现的 Muon 可将 Token 效率提升 2 倍，并解决了万亿参数规模下训练不稳定的难题（通过 QK-Clip 技术限制最大 logits）。
• DeepSeek V4 的应用：DeepSeek V4 的技术报告明确将 Muon 纳入训练方案。大多数模块使用 Muon 加速收敛，仅在嵌入层和预测头保留 AdamW。这是对 Kimi 底层创新成果的直接引用与复用。

2. 架构的融合：MLA 技术

• 背景：Multi-head Latent Attention (MLA) 是 DeepSeek-V3 提出的核心架构创新，旨在通过压缩 KV 缓存大幅降低推理成本。
• Kimi K2 的应用：Kimi K2 的架构底层采用了 DeepSeek-V3 提出的 MLA 技术。这使得两家公司的技术底座实现了深度交织，“你的论文成了我的基础设施，我的创新成了你的底座”。

3. 其他技术趋同点

• 注意力机制：Kimi 探索线性注意力（Kimi Linear），DeepSeek 探索稀疏注意力（DSA），殊途同归以优化长文本处理。
• 残差连接：双方均在挑战传统的 ResNet 时代残差连接方式，分别提出了“注意力残差”和 mHC 残差连接。

值得关注：国产芯片适配与生态影响

1. 国产算力全面适配

• DeepSeek V4：首发适配华为昇腾芯片，工程团队将技术栈从 CUDA 迁移至华为 CANN 框架，涵盖算子库、通信原语及内存管理。寒武纪也已完成 V4 全系列的 vLLM 推理适配，代码已开源。
• Kimi K2.6：支持国产芯片混合推理，并通过架构创新（如 PrFaaS 预填充即服务）解耦 Prefill 和 Decode 阶段，使不同性能的国产卡可各司其职，打破对单一高端 GPU 的依赖。

2. 行业格局转变

• 从追随到引领：此前 Kimi 和 DeepSeek 是最早复现 OpenAI-o1 Long-CoT 长思维链推理的中国公司，标志着中国 AI 从“追随者”转变为“引领者”。
• 开源生态的正向循环：不同于硅谷大厂间的“护城河”策略，Kimi 与 DeepSeek 之间形成了开源社区特有的技术共享与互相成就关系。Meta 新模型 Muse Spark 的基准测试已将两者与 GPT-4、Claude 并列。

3. 未来趋势

• 成本与性能平衡：开源阵营凭借速度、成本优势和生态覆盖面，正在改变与大厂闭源模型的竞争规则。
• 独立发展路径：两家由广东籍创始人（梁文锋、杨植麟）带领的团队，正共同定义中国开源模型在世界坐标系中的位置，推动“用中国的芯片，跑中国的模型，服务全世界的开发者”。