Kimi K3
Kimi K3复刻项目拆开推理底座，大模型竞争转向系统效率
一个CPU可运行的轻量化Kimi K3项目，将KDA新注意力机制对应的推理服务拆成页池、前缀缓存、投机解码、上下文并行和调度五层。它不是新模型发布，却显示大模型竞争正从参数规模延伸到复用率、延迟与部署成本。
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KDA
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Kimi K3
Kimi K3 轻量复刻引出缓存难题，推理框架开始重写状态管理
Kimi K3 的轻量化复刻项目暴露了一个关键问题：KDA 这类固定状态注意力无法直接套用传统 KV 缓存。文章拆解了 SGLang 与 vLLM 的适配方案，也提醒我们，模型做小之后，真正的门槛正从参数规模转向推理基础设施。