⚙️ 技术架构深度分析:昆仑 Skywork
架构对比
- 参数规模:与 DeepSeek-V3/R1、Qwen3、GLM-4 等对标分析
- MoE vs Dense:昆仑 Skywork 采用何种架构?优劣势?
- 训练效率:MFU(模型浮点利用率)、训练 Tokens 总量
- 推理优化:量化策略、KV Cache 优化、Batch 策略
关键技术决策
| 维度 |
昆仑 Skywork |
DeepSeek V3 |
Qwen 3 |
| 激活参数 |
? |
37B |
12B-235B |
| 训练 Tokens |
? |
14.8T |
36T |
| 上下文长度 |
? |
128K |
128K-1M |
| 多模态 |
? |
无 |
VL/Omni |
建议讨论
- 昆仑 Skywork 技术路线的独特创新点?
- 训练/推理效率还有多大优化空间?
- 是否计划加入 MoE、长上下文、多模态能力?
本 Issue 由 AGI 研究者提交,供团队参考讨论。
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架构对比
关键技术决策
建议讨论
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