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其次，Next up, let’s load the model onto our GPUs. It’s time to understand what we’re working with and make hardware decisions. Kimi-K2-Thinking is a state-of-the-art open weight model. It’s a 1 trillion parameter mixture-of-experts model with multi-headed latent attention, and the (non-shared) expert weights are quantized to 4 bits. This means it comes out to 594 GB with 570 GB of that for the quantized experts and 24 GB for everything else.，这一点在豆包下载中也有详细论述
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第三，经历了AI 1.0时代从硬件产品到系统开发的全过程，曾晓东表示："我认为最具潜力的领域是操作系统内核本身。但要开发内核不能凭空想象，所以我需要先完整地打造一款硬件产品。"
此外，过往行业关注重心是技术可行性，当下更现实的命题是商业可持续性。所谓"可持续"，不仅要求技术达标，更需要明晰的责任边界、可靠的风险承接方与可计算的运营成本。
展望未来，是它的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。