产品简介
阿布扎比基础模型研究所（IFM，隶属MBZUAI，由Eric Xing领导）于2026年9月3日发布K2 Horizon，这是一个包含六款全开放模型（0.9B至375B-A23B）的家族，全部采用Apache 2.0许可。该发布不仅公开模型权重，还罕见地开放了训练代码、数据配比、中间检查点及细粒度训练日志，遵循自LLM360以来的全开放原则。旗舰375B-A23B为稀疏MoE架构，原生支持512K上下文，在Terminal-Bench 2.1等基准上表现突出。发布当日恰逢NVIDIA收购Hugging Face，Apache 2.0许可确保了模型的可移植性与中立性。
核心功能
- 全开放与可复现：除权重外，公开训练代码、数据配比、数据构建配方、中间检查点、训练配置及细粒度日志。受许可限制的数据集提供来源描述与过滤流程，确保可复现性，被Reuters称为迄今最完整的开源发布之一。
- 统一架构与无缝迁移：六款模型共享同一架构、词表、训练配方、接口与评估工具，团队可在不同尺寸间无缝迁移部署，从手表级设备到企业级服务器。
- 旗舰级稀疏MoE与长上下文：375B-A23B存储375B参数，每token激活约23B，原生512K上下文（524,288 token），面向企业级长程推理与智能体任务。
- 自研MoVA稀疏注意力：36B-A4B与375B-A23B采用IFM自研的Mixture-of-Value Attention机制，将稀疏化推进到注意力取值层，36B-A4B每token仅激活约4B，提升推理效率。
- 大规模合成数据训练：每款模型预训练约20万亿token，其中约10万亿为合成数据（约17%为显式推理轨迹），后训练基于超过1亿个生成任务，强化推理与工具调用能力。
- Day-0生态支持：发布当日即支持vLLM、SGLang、Ollama，可通过Compass、Cerebras、AWS、Nebius等API使用，权重托管于Hugging Face，并附带Uno Diffusion适配器实现2.5-3倍推理加速。
适合谁用
以下类型的用户会特别受益于 IFM K2 Horizon：
- 企业级长程推理与智能体工作流，利用375B-A23B的512K上下文处理复杂多步骤任务。
- 端侧与移动应用，通过3.7B或7B模型在手机或边缘设备上实现本地智能。
- 本地工作站与私有服务器部署，使用32B模型在数据敏感环境中运行。
- 高效推理服务，采用36B-A4B稀疏模型在保持性能的同时降低计算成本。
- 受限设备（如手表）上的轻量级AI，0.9B模型满足极低资源需求。
优点亮点
- 全开放许可（Apache 2.0），权重、代码、数据配方均可自由获取与镜像。
- 旗舰模型在Terminal-Bench 2.1达到70.2%，SWE-bench Pro 42.6%，显示强工具调用与编码能力。
- 自审计机制主动发现并修正基准测试问题，提升可信度。
- 统一架构与接口简化了从边缘到云端的部署迁移。
- MoVA稀疏注意力机制在保持质量的同时降低推理成本。
- 发布当日即获主流推理框架支持，生态集成迅速。
价格与方案
官方未公开具体定价信息，模型权重免费开源，推理API价格以各服务商（如Compass、Cerebras、AWS、Nebius）实际报价为准。
总结与建议
K2 Horizon是IFM推出的全开放模型家族，覆盖0.9B至375B-A23B六种尺寸，Apache 2.0许可并公开训练全链路。旗舰模型以稀疏MoE和512K上下文见长，在编码与智能体基准上表现优异。该发布强调可复现性与生态中立，适合从边缘到企业的多样化部署需求。
版本演进
- IFM K2 Horizon 发布（六款全开放模型） （2026-09-03）：阿布扎比基础模型研究所 IFM（MBZUAI 旗下）发布 K2 Horizon 六款全开放模型（0.9B、3.7B、7B、32B、36B-A4B、375B-A23B），全部 Apache 2.0，除权重外公开训练代码、数据配比、中间检查点与评估日志；旗舰 375B-A23B 每 token 激活约 23B、原生 512K 上下文，Terminal-Bench 2.1 70.2%；发布当日即获 vLLM/SGLang/Ollama Day-0 支持，另发布无损推理提速 2.5–3 倍的 Uno Diffusion 适配器。