Kimi大模型是一种深度学习网络模型，其主要特点是使用了残差连接。这种连接方式可以有效地解决深度网络训练中的梯度消失问题，使得网络可以更好地学习到输入数据的特征。

Kimi大模型通过不断增加模型深度和宽度来提高模型的性能，在目标检测、图像分类、语音识别等领域都有不错的表现。同时由于其结构的可扩展性和灵活性，也可以轻松地应用到其他领域的任务中。