位於阿拉伯聯合大公國境內，簡稱 MBZUAI 的穆罕默德·本·扎耶德人工智慧大學團隊，近日宣布推出全新低成本開源 AI 推理模型 K2 Think；該模型不僅號稱擁有全世界最快的處理速度，更讓阿聯成為全球 AI 競賽中的嶄新參賽者。
根據 MBZUAI 介紹，K2 Think 模型擁有 320 億個參數，即 32B 水準，若跟美國企業的旗艦基礎模型相比，雖然仍屬小巫見大巫，但卻延續了 AI 業界追求更小、更有效率的高效能模型趨勢，以驚人的處理速度獲得外界熱議。
MBZUAI 指出，K2 Think 在數學、程式碼和科學等複雜基準測試中，擁有同等甚至超越更大規模 AI 模型的實力，同時運算所需的硬體需求也來得更低。
強調速度與規模簡化，超越中美模型
K2 Think 被開發團隊稱為「世界上最快的開源 AI 模型」，能夠根據使用者的問題請求，每秒生成高達 2,000 個 Token，為典型 GPU 算力部署吞吐量的 10 倍以上。
根據 AI 效能測試網站 Artificial Analysis 的資料，目前美國企業的先進 AI 模型，如 Google 的 Gemini 2.5 Flash，其每秒 258 個 Token 處理速度，已經屬於業界領先水準，但是跟 2,000 個 Token 相較仍有極大差距。
根據筆者於 K2 Think 網站上的實地測試，該模型的輸出速度確實「快到令人覺得不可思議」，平均 Token 處理速度可以落在每秒 1,000 個以上。
配合晶圓級引擎，導入多種先進技術
深入探討 K2 Think 如此強大的原因，首先是該模型為 MBZUAI 與 G42 合作開發，後者是一家位於阿聯，但由美國科技巨頭微軟所支持的 AI 公司。
其次，K2 Think 導入了長思維鏈（Long CoT）監督式微調，以及測試階段擴展（test-time scaling）技術，讓 AI 模型在進行逐步推理時，能夠彈性分配運算資源以提升處理效能。
此外，K2 Think 所仰賴的運算硬體，為第三方 AI 供應商 Cerebras 旗下的晶圓級引擎（WSE），配合推測解碼（Speculative Decoding）技術，使得模型能夠在短短 16 秒時間內，處理最多 32,000 個 Token 的超長上下文內容。
MBZUAI 基礎模型研究所所長 Hector Liu 解釋，K2 Think 的獨特之處在於團隊將其視為「整個系統」，而非單純只是一個 AI 模型；因此跟常規的 AI 模型開源模式不同，MBZUAI 可藉由實際部署模型的方式營運，開發團隊亦會觀察如何隨時間推移，不斷改進 K2 Think 的服務品質。
專注解決複雜問題，打破巨頭算力壟斷
另一方面，MBZUAI 表示 K2 Think 是專為解決高階問題開發，所以並沒有對日常互動進行最佳化。該模型會採用循序漸進的規劃和執行策略，處理數學證明、程式設計挑戰和科學推理等任務，這些步驟與流程跟人類專家解決結構化問題的方式完全一致。
因此在模型效能的基準測試中，K2 Think 於數學方面幾乎領先所有開源模型，其 AIME 2024 得分為 90.83、AIME 2025 得分為 81.24，至於 HMMT 2025 得分為 73.75。
MBZUAI 顧問 Alexandru Voica 直言，K2 Think 是現今面對複雜數學基準測試中，表現最為頂級的開源 AI 模型，然而，其參數規模卻僅有 OpenAI 與 DeepSeek 等同類競品的零頭，但整體效能卻可以與他們互相抗衡。
Alexandru Voica 說，若 AI 業界還是有人認為，唯有頂級模型才具備解決艱難問題的能力，那麼阿聯團隊開發的 K2 Think，顯然將顛覆並糾正這種觀念。
Alexandru Voica 將 K2 Think 視為全球 AI 技術的轉捩點，並指出過去 AI 業界大多信仰，只要讓模型規模變得更大，各種進展就會自然發生，但是這卻導致擁有算力資源的科技巨頭越來進步，其他人反而裹足不前，K2 Think 的誕生將有望打破這種局面。
擺脫石油經濟轉型，AI 成阿聯全新希望
地處阿聯的 MBZUAI 基礎模型研究所，事實上在 2025 年 3 月才正式成立，並成為該國「人工智慧 2031」的戰略核心，強調知識主權與開放研究。
MBZUAI 校長 Eric Xing 對媒體表示，K2 Think 僅使用 2,000 塊專用 AI 晶片進行訓練，遠遠少於美國企業、實驗室的硬體設備數量，這代表阿聯確實有能力，透過有限的資源實現 AI 發展目標，樹立「後規模時代」的新標竿。
近來，阿聯試圖將自己定位為 AI 領域的全球領導者之一，希望藉此強化地緣政治影響力，進一步實現經濟多元化，擺脫對石油出口的依賴。然而，微軟對 G42 的投資與合作，卻仍引來了美國政府的審查，並懷疑 G42 跟中國擁有過於密切的關係。
換句話說，即便 K2 Think 確實成為阿聯極為重要的突破，可是在美國、中國於 AI 領域二元對立的情況下，阿聯的 AI 產業想達到相同規模和水準，顯然還有很長的路要走。
徹底開源可商業利用，瞄準 AI 空白市場
目前 K2 Think 模型已經透過 Apache 2.0 授權正式開源，允許外界將其部署於商業環境、學術研究及幾乎任何合法領域。同時，K2 Think 的開源也不僅僅是權重，包含訓練資料、微調程式碼、推理工具和基礎架構等亦全數開放。
無論是個人或商業公司，即刻起都能自由獲取 K2 Think 的程式碼、訓練集和權重參數等資料，並於下載後任意修改，再將模型部署到商業應用程式之中，所有成本通通都是免費。
MBZUAI 基礎模型研究所執行董事 Richard Morton 說，對於人類大腦而言，推理是所有思考過程的基礎，只要有效利用 K2 Think，未來許多團隊、企業，全都無須動用上千人，耗費多年去思考某個特定問題，或者進行某種臨床實驗之類的任務，借助 AI 的力量，各種工作的時間將會獲得大幅壓縮。
Richard Morton 也強調，K2 Think 將能幫助那些無法取得美國 AI 技術的市場，順利導入人工智慧應用，並增廣先進 AI 科技的全球性覆蓋，透過更少的資源消耗，達成更多的目標任務。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《VentureBeat》、《CNBC》，首圖來源：Google Gemini、Microsoft Copilot
（責任編輯：鄒家彥）
