蘑葫街 首页智通财经APP获悉，平安证券发布研究报告称，Kimi无损长文本模型的出现，解决了很多大模型在应用中的痛点，打开了大模型的应用空间。AIGC最终的落地，还是要找到合适的场景，Kimi作为千亿大模型，能够支持复杂运算，同时还能接受和处理大文本，解决了很多大模型实际应用中的难题，后续商业化潜力将凸显。目前，Kimi智能助手已在苹果iOS应用、Android应用、小程序、网页Web等多端平台上线。继续看好AIGC产业链，尤其是大模型的应用潜力。

　　事件：近日，国内人工智能公司月之暗面(Moonshot AI)在其微信公众号“Moonshot AI”宣布，该公司的Kimi 智能助手在长上下文窗口技术上取得突破，无损上下文长度可以到 200 万字。此前，在2023年10月公司的智能助手可以实现20万无损上下文长度，最新能力提升了一个数量级。

　　此次发布的无损上下文长度达到200万字，较此前的20万字，中间仅相隔了5个月左右。而公司月之暗面也是在2023年4月份才成立，成立时间也不足一年。Kimi 智能助手又称Kimi Chat，是月之暗面基于自研千亿参数大模型打造的对话式 AI 助手产品，于2023年11月正式面向市场应用。该产品最强的能力在于长上下文处理，包括长文总结和生成、联网搜索、数据处理、编写代码、用户交互和翻译等。上线之后，该工具的热度快速提升。根据Similarweb数据显示，近几周Kimi的访问量上升趋势非常明显，该网站统计的最近四周(2.20-2.26、2.27-3.4、3.5-3.11、3.12-3.18)的访问量分别是100.3万、112.8万、152.0万和225.0万。虽然公司对服务器持续进行了扩容，但是面对快速的用户增长，压力已经开始显现。

　　大模型的参数量决定了其能够支持多复杂的“计算”，而能够接收多少文本输入(即长文本技术)则决定了大模型有多大的“内存”，两者共同决定模型的应用效果。当前大模型输入长度普遍较低的现状对其技术落地产生了极大制约，比如虚拟角色会“忘记”部分重要信息，Agent无法获得全面的输入信息可能出现运行失败，部分游戏产品由于无法处理长文本能力而被迫简化剧情等。Kimi支持更长的上下文意味着大模型拥有更大的“内存”，从而使得大模型的应用更加深入和广泛，公司官方公众号显示，Kimi可以通过多篇财报进行市场分析、处理超长的法务合同、快速梳理多篇文章或多个网页的关键信息、基于长篇小说设定进行角色扮演等等。大模型无损上下文长度的数量级提升，未来会帮助用户打开对AI应用场景的想象力，包括完整代码库的分析理解、可以自主完成多步骤复杂任务的智能体Agent、不会遗忘关键信息的终身助理、真正统一架构的多模态模型等。

　　公司创始人表示，如果要实现通用人工智能，无损的长上下文将会是一个很关键的基础技术。历史上所有的模型架构演进，本质上都是在提升有效的、无损的上下文长度。上下文长度在提升的过程中，需要兼顾长度和无损压缩水平两个指标，这样才能有意义的规模化。从此次升级的间隔来看，时间非常短，可见公司并没有走渐进式的迭代路线，当然面临的技术难度应该也更大。公司的研发和技术团队从模型预训练到对齐、推理环节均进行了原生的重新设计和开发，在千亿参数下实现了无损的长程注意力机制，不依赖于滑动窗口、降采样、小模型等对性能损害较大的“捷径”方案，兼顾了对长度和“无损”的两项指标。

　　风险提示：1)国内算力提升速度不及预期的风险;2)版权等合规监管风险;3)技术演进风险。