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摩尔线程完成 3 万亿级参数 Kimi-K3.1 Pro 适配

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IT之家11月6日消息,本月4日,月之暗面正式公布KimiK3.1Pro完整模型权重。在Arena运营的AgentArena智能体排行榜中,KimiK3.1Pro(Max)位列开放权重模型第一、全部参评模型第13位,并在工作、编程与聊天三个类别中均居开放模型首位。


摩尔线程官方今日宣布,摩尔线程基于AI训推一体智算卡MTTS5000及MUSA软件栈,完成Kimi-K3.1Pro模型的Day-0适配,打通模型加载、服务启动及文本、图片基础推理链路。


IT之家了解到,KimiK3.1Pro是K3.1系列首款模型,也是迄今能力最强的3万亿级参数模型,支持100万上下文。经过大规模后训练和强化学习,模型在代码、3D创作、金融研究、知识问答及长程Agent任务等方面均全面提升;在代码与Agent基准测试中,其表现已达到或接近顶尖闭源模型水平:Terminal-Bench4.0得分65.7%,KimiCodeBench3.0Long-horizon得分61.2%,高于K3的55.95%。

摩尔线程官方表示,围绕KimiK3.1Pro的模型架构与计算特性,其通过MUSA软件栈,完成了关键推理路径迁移与适配,支持模型在MTTS5000上稳定运行。

MUSA软件栈高兼容,支撑新模型快速迁移:MUSA在编程模型、运行时接口和AI框架层面的快速兼容迁移能力,是本次快速适配的重要基础。团队基于SGLang-MUSA承接上游模型实现,并通过MATE算子库、Triton-MUSA、TileLang-MUSA及MTCC编译器,完成新架构关键计算路径的迁移与接入,将社区模型代码转化为MTTS5000上的实际推理服务。MUSA软件栈同时覆盖框架执行、算子编译、设备运行和多卡通信,使模型适配能够复用成熟接口,并针对新增计算路径开展优化。

接入DSA,打通混合注意力与视觉计算:针对Kimi-K3.1Pro的稀疏注意力DSA,MUSA软件栈完成索引选择、KV缓存布局及Prefill、Decode计算路径的适配,接入MATE稀疏注意力算子,并与KDA状态管理、跨层残差及视觉Attention共同组成完整执行链路。面对模型采用的MXFP4专家权重,团队通过在线转换与跨层复用FP8工作区的方式执行专家计算,无需预先生成完整的离线FP8权重,为超大模型快速部署提供支持。

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