PANews 7月27日ニュース、Kimi.aiチームはKimi K3モデルの重みと技術レポートを公開すると同時に、複数の基盤インフラストラクチャを順次オープンソース化しました：分散MoEトレーニング向けの高性能通信ライブラリMoonEP、大規模エージェントワークフロー向けの分散環境システムAgentENV（kvcache-aiとの協力）、そしてCUTLASSベースのKimi Delta Attention高性能カーネルFlashKDAです。公式によると、これらのコンポーネントは大規模MoEおよびエージェント強化学習トレーニングにおける通信と推論のオーバーヘッドを低減し、flash-linear-attentionのプラグアンドプレイバックエンドとして利用できます。