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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 Kimi K3.1 Pro 完整模型权重。在 Arena 运营的 Agent Arena 智能体排行榜中,Kimi K3.1 Pro(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 MTT S5000 及 MUSA 软件栈,完成 Kimi-K3.1 Pro 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。

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IT之家了解到,Kimi K3.1 Pro 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-Bench 4.0 得分 65.7%,Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 得分 61.2%,高于 K3 的 55.95%。

摩尔线程官方表示,围绕 Kimi K3.1 Pro 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 MTT S5000 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 MTT S5000 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-K3.1 Pro 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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