7月27日，月之暗面正式推出迄今能力最强的开源大模型Kimi K3。海光信息同步实现Day0极速适配，当日完成该模型在海光DCU平台的全流程适配、部署与性能验证，让国产算力用户无需等待、即刻体验这款3万亿级开源模型的满血性能。

Kimi K3是一个2.8万亿参数模型，基于KDA混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）与注意力残差（Attention Residuals）技术构建，原生支持视觉理解，并拥有100万token上下文窗口，是全球首个开源的3万亿级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。

依托超大稀疏MoE架构，Kimi K3结合Stable LatentMoE框架，可在896个专家中高效激活16个；配合训练方法与数据配方优化，模型相比K2的整体扩展效率提升约2.5倍，能更有效地把算力转化为能力。在整套评测中，Kimi K3展现出前沿水平的能力，稳定超过其他所有开源模型。

凭借三重硬核能力，K3不仅能持续完成长时间工程任务、理解和处理大型代码库，还能一次性读入百万级超长上下文，并基于截图与视觉反馈实现真正的"视觉闭环"迭代。这对软件开发、科研计算、长文档处理等场景非常实用。

与模型权重同步公开的，还有Kimi K3 技术报告与三项关键Infra技术——MoonEP、FlashKDA和AgentEnv，覆盖从高性能通信、高性能算子到分布式RL环境的关键链路。

▍从算子到引擎全栈调优，海光DCU释放K3满血性能

围绕Kimi K3的架构特性，海光DCU团队依托自研DAS/DTK软件栈，完成了从底层算子、训练推理框架到推理引擎的全栈适配，带来部署与性能的双重升级：

●无缝迁移，开箱即用：Kimi K3在海光DCU上实现零改造部署——模型代码与业务逻辑均无需任何调整，开发者拿到算力即可上线，迁移成本几乎为零。

●架构级调优，性能满血：针对KDA混合线性注意力机制与896专家超大稀疏MoE架构，海光完成算子级定制优化。即便在百万级超长上下文的重载场景下，推理依然高效、稳定、低延迟，实测表现与GPU原生版本高度一致。

▍从写代码到造芯片：国产算力跑通K3前沿场景

满血落地的Kimi K3，把一批过去只存在于演示中的前沿智能场景，真正带到了国产算力之上：

• 长程智能体工程：K3可在极少人工监督下持续完成长时间工程任务，理解大型代码库并协调终端工具——从GPU内核优化到从零构建类Triton编译器，硬核软件工程在海光DCU上自主闭环。

• 视觉闭环创作：原生视觉理解打通"代码—截图—优化"回路，3D交互世界、游戏开发、前端与CAD设计即时可见、即刻优化，创意所想即所得。

• 科研计算提效：打通科学文献与可执行代码，自主完成复杂计算研究流程的实现、验证与分析，把资深研究人员数周的工作压缩到小时级。

• 自主芯片设计：基于开源 EDA 工具链，K3可连续数十小时自主完成芯片的构建、优化与验证，在国产算力上跑通“模型设计芯片”的完整流程。

Kimi K3在海光DCU的极速适配，丰富了国产AI算力生态，让 万亿级顶尖开源模型不再局限于海外算力平台。未来，海光将持续跟进前沿大模型迭代趋势，以高性能、高兼容、高安全可控的DCU底座，筑牢国产AI产业规模化、普惠化发展的算力根基。