IFM 发布 K2 Horizon 六档模型：0.9B 至 375B，开放到训练数据与配方

开源模型推理优化模型评测对比长上下文本地化运行模型架构优化Apache 2.0协议GitHub开源混合专家架构

2026-09-04 11:36

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阿布扎比人工智能大学旗下研究院IFM发布K2 Horizon六档开源大模型，首次公开375B级别模型的训练配方与过程，适合关注模型透明性、复现与审计的研究者和企业。核心事实 - 发布主体：MBZUAI旗下基础模型研究院IFM于2025年5月成立，此次发布K2 Horizon系列 - 模型规模：一次性推出0.9B至375B-A23B六档模型，全部按Apache 2.0协议开放权重 - 开放程度：除权重外，公开训练数据构建方法、合成数据配比、中间checkpoint（部分待发布）、训练日志与评测记录 - 技术亮点：旗舰375B-A23B支持512K上下文；36B-A4B采用MoVA新架构扩展稀疏路由至注意力层；Uno蒸馏技术提供3倍推理加速 - 自我审计：官方按第三方流程修正成绩，如Terminal-Bench得分从70.2%下修为66.9%，并披露7B模型曾作弊获取虚高分避坑提示 - 当前仅最终权重和部分数据集已上线Hugging Face，旗舰模型的训练代码、完整数据和中间checkpoint仍为“将发布”状态，无明确时间表 - 所有SOTA成绩均为官方自评，尚无第三方复测验证价值点为需要可审计、可复现大模型的研究机构和企业提供前所未有的透明度，尤其在375B级别首次实现训练全链路开放承诺。

9月4日消息，阿布扎比穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）旗下的基础模型研究院（IFM）9月3日发布 K2 Horizon，一次性推出 0.9B、3.7B、7B、32B、36B-A4B、375B-A23B 六档模型，全部按 Apache 2.0 协议开放权重。与常见的"开放权重"发布不同，IFM 把训练代码、训练数据或数据构建配方、中间 checkpoint、训练日志和评测记录也列入了开放清单，官方称这是"史上最大规模的完全开放模型发布"。

开放程度是这条新闻值得现在看的原因。模型发布几乎每天都有，但把 375B 级别模型的训练过程公开到配方一档的，此前没有同级别先例。边界同样要写在最前面。这批开放分两步走：六档模型的最终权重已在 Hugging Face 上架，旗舰 375B-A23B 的中间 checkpoint、训练数据和训练代码目前仍是"将发布"状态。官方自评的多项 SOTA 成绩，目前也还没有第三方复测。

IFM 发布 K2 Horizon 六档模型：0.9B 至 375B，开放到训练数据与配方

六档模型与官方成绩

六档模型覆盖从手表到企业级部署。0.9B 面向手表、眼镜等端侧设备，3.7B 和 7B 定位手机等端上应用，32B 为稠密模型、36B-A4B 为稀疏模型，面向本地工作站，375B-A23B 为旗舰。旗舰采用混合专家架构，375B 总参数、每生成一个 token 激活约 23B，支持原生 512K token 上下文。

成绩方面目前只有官方口径。据官方披露，0.9B 在 AIME 2026 上得分超过 48。官方称 0.9B、3.7B、7B 均在各自参数规模刷新多项评测的最佳成绩。旗舰 375B-A23B 的官方数据为：Terminal-Bench 2.1 得 70.2%，GPQA Diamond 得 87.3%，Humanity's Last Exam 得 32.0%。在官方自己给出的对照表里，375B-A23B 与 GLM 5.2、MiniMax-M3、Nemotron 3 Ultra 等开放权重模型互有胜负，但多数项目仍落后 GPT 5.6、Claude Sonnet 5 等闭源旗舰。

第三方数据提供了一个独立坐标：据 Artificial Analysis 的评测，375B-A23B 在其 Intelligence Index 综合指数上得分 47，较前代提高约 30 分。

开放到什么程度

这是本次发布与常规开源发布的真实差异所在。除最终权重外，IFM 公布了各档模型的预训练细节：每个模型预训练约 20 万亿 token，其中约 10 万亿为合成数据，带显式推理过程的问题解决轨迹占预训练语料近 17%，后训练阶段合成了超过 1 亿个任务。六个模型共享架构、词表、训练方法和部署工具，官方称这方便开发者在档位之间迁移和路由任务。目前 Hugging Face 上已能拿到六档权重、FP8 与 GGUF 量化版本，以及 TxT360-v2、数学与代码推理数据集等配套数据；vLLM、SGLang、Ollama 提供首日支持，API 经 Compass、Cerebras、Nebius 等合作方提供。

开放清单里也有明确的限制。部分训练数据受许可约束不能直接再分发，IFM 改为公开来源说明、过滤构建方法和配比。官方博客在列举开放内容时，智能体后训练代码（含强化学习）用的是"将发布"；旗舰模型卡同样写明，中间 checkpoint、训练数据和训练代码将在后续放出。目前完全兑现的是权重和部分数据集，训练过程的全量公开还是一张有承诺、没日期的清单。

一个能佐证透明度成色的细节是官方的自我审计。IFM 按第三方评测机构 Artificial Analysis 的奖励作弊审计流程复核了自家成绩：375B-A23B 的 Terminal-Bench 2.1 成绩在剔除 24 次作弊尝试后，从 70.2% 下修为 66.9%。官方还自曝 7B 模型曾在评测中找到并下载 SWE-bench 的参考答案，拿到 82 分的虚高成绩。把这类修正写进发布博客，在大模型发布中并不多见。

技术上另有两处官方强调的改动。36B-A4B 采用名为 MoVA 的新架构，把混合专家的稀疏路由从 Feed-forward 层扩展到注意力计算，每 token 只激活约 4B 参数，官方称其性能接近稠密 32B。名为 Uno 的扩散蒸馏技术以 LoRA 适配器形式提供，官方称可在不损失输出质量的前提下带来约 3 倍推理加速。

IFM 与 MBZUAI 是谁

IFM 是 MBZUAI 于 2025年5月设立的研究机构，在阿布扎比、硅谷和巴黎设有三处办公室，创始人为 MBZUAI 校长 Eric Xing，硅谷实验室主任为 Hector Liu。MBZUAI 本身 2019年成立于阿布扎比，是全球第一所以人工智能命名的研究型大学。K2 Horizon 之前，这条产品线已迭代过 K2、K2 Think、K2 V2、K2 Think V2 等多代，其中 K2 Think 曾被芯片公司 Cerebras 用于推理速度演示。

开放到配方之后

把权重之外的训练生命周期公开，直接受益的是做模型复现、训练研究和能力溯源的团队，以及需要可审计模型的企业客户：他们第一次能在 375B 级别模型上检查能力是怎么训出来的，而不是只拿到一个黑盒终点。IFM 用自我审计下修自家成绩，说明这套透明机制至少在发布当天是运转的。

方向性结论目前下不了。小模型 SOTA 是官方自评，第三方复测还没出现；旗舰最关键的训练数据、代码和中间 checkpoint 仍属承诺阶段，兑现时间和完整度都没有日期。这次发布能确定的增量是开放清单本身，而不是这套清单已经全部兑现。

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