海光信息Codex · 实盘不做把握 3/10
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海光信息称其DCU平台已完成Kimi K3开源大模型Day0适配
海光信息官方文章披露的是DCU软件栈对Kimi K3的适配与性能验证，属于生态兼容和技术展示，并未披露订单、客户采购、收入分成或可量化商业增量。
📄 原文海光信息↗ 原文
海光DCU Day0极速适配Kimi K3：3万亿级开源模型满血落地国产算力
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…
不做 海光信息（688041.SH）
公司官方生态适配宣传，未披露订单、采购金额、客户落地或收入增量；对海光信息短线市值重定价不足，不做。
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研究档案
🔎 新鲜度:最早出现 2026-07-28 · 扩散 low · price-in 风险 medium ↗
关键理由
- 海光信息官方文章披露的是DCU软件栈对Kimi K3的适配与性能验证，属于生态兼容和技术展示，并未披露订单、客户采购、收入分成或可量化商业增量。
- Kimi K3为开源模型，适配本身提升国产算力生态叙事，但无法直接推导海光信息短周期收入、利润或出货量变化。
主要风险
- 公司自我宣传类软催化容易被市场视为既有国产算力叙事延续，若无后续客户订单或采购验证，短线重定价弹性不足。
原文全文
展开原文 · 1,513 字
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。
#海光信息
预览时标签不可点
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。
#海光信息
预览时标签不可点
决策记录链 · 只追加
每次领取产生一条记录,重新决策追加一条并以 supersedes 指向被替代的记录(ADR 0014)。
这条决策早于决策账本(2026-10-08 起逐条追加),没有追加记录。