11月4日，月之暗面正式公布 Kimi K3.1 Pro 的完整模型权重。同一天，昇腾这边已经把推理部署跑通了——基于 vLLM Ascend 与 SGLang，实现 0 Day 推理适配。

支持范围覆盖昇腾 Atlas 800 A3、Atlas 900 A3 SuperPod 超节点，以及昇腾 950 超节点系列产品。模型发布首日，用户和开发者就能开展部署与应用验证。

Kimi K3.1 Pro 是 K3.1 系列的首个模型，拥有 2.8 万亿参数，原生支持视觉理解，具备百万 token 上下文窗口。它在 K3 基础上进一步扩大后训练规模，在代码开发、3D 创作、金融研究、事实准确性和长程智能体任务等方面实现能力提升。

百万级上下文带来的直接变化，是模型可以综合利用长篇文档、代码和多轮交互中的任务信息，再结合视觉理解与工具调用完成多步骤任务，支撑软件研发、企业知识处理等复杂场景。

计算架构上，K3.1 Pro 采用混合线性注意力，结合 KDA 线性注意力层和 DSA 稀疏注意力层。要发挥这一架构的计算优势，算子执行、缓存管理与跨卡通信都得协同优化。

围绕模型新增的稀疏注意力、百万级上下文及推理服务需求，昇腾开展了算子与框架协同优化。适配工作覆盖历史信息筛选、稀疏注意力计算、预处理与残差计算，并结合分布式缓存和框架能力叠加，支撑长上下文推理与服务部署。

昇腾推理团队依托 Kimi K3 的适配经验，提前开展模型分析，协同推进模型接入、算子开发与服务验证。在已有 KDA 与 MoE 支持的基础上，完成了 K3.1 Pro 新增稀疏注意力路径与多模态推理适配，并同步支持推理框架的既有服务能力。

模型权重公布与推理适配同日落地，意味着这套 2.8 万亿参数的 MoE 模型，在发布第一天就有了可用的国产算力部署路径。