Появилась минимальная реализация архитектуры нейросети Kimi K3. Она написана на PyTorch и работает на обычных CPU или в Google Colab. Код создан специально для изучения оригинального технического отчета. Все функции и классы содержат прямые ссылки на формулы из документа.

Базовая структура модели полностью сохранена. Реализация включает слои Kimi Delta Attention (KDA), механизм Gated MLA и Attention Residuals. Также под капотом работает блок Stable LatentMoE. Для роутинга экспертов используется стандартный алгоритм top-k, а внутри применяется функция активации SiTU-GLU.

Ради читаемости кода автор пошел на технические упрощения. Модуль KDA реализован через последовательный цикл с вычислительной сложностью O(T). Из архитектуры намеренно убрали низкоранговое сжатие KV-кэша и визуальный энкодер. Это снижает скорость работы на длинных контекстах. Зато подход позволяет построчно разобрать математику слоев внимания без доступа к GPU-кластерам.