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月之暗面团队改进并开源的 Muon 优化算法 在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比 AdamW 减少 48% 的 FLOPs）并提升训练效率，同时通过开源推动技术生态的共建。
1. 显著降低大模型训练成本，推动技术普惠
- 算力需求锐减：Muon 通过引入 权重衰减 和 一致的 RMS 更新，解决了原始 Muon 在大规模训练中的稳定性问题，使计算效率达到 AdamW 的 2 倍，训练 FLOPs 需求仅为 AdamW 的 52%。这意味着相同预算下可训练更大模型或完成更多实验，尤其利好资源有限的中小企业和研究机构。
- 突破帕累托前沿：基于 Muon 训练的 Moonlight 模型（3B/16B MoE 架构）在 MMLU、代码生成等任务中表现优异，以更少的计算资源实现了性能提升，重新定义了性能与成本的平衡点。这为大模型的商业化落地提供了更优解。