PANews 7월 27일 소식, Kimi.ai 팀은 Kimi K3 모델 가중치와 기술 보고서를 공개하는 동시에 여러 기반 인프라를 연이어 오픈소스로 공개하고 있다: 분산 MoE 학습을 위한 고성능 통신 라이브러리 MoonEP, 대규모 에이전트 워크플로우를 위한 분산 환경 시스템 AgentENV(kvcache-ai와 협력), 그리고 CUTLASS 기반의 Kimi Delta Attention 고성능 커널 FlashKDA 등이다. 공식 측은 이러한 구성 요소가 대규모 MoE 및 에이전트 강화 학습 훈련에서 통신 및 추론 오버헤드를 줄이고, flash-linear-attention의 플러그 앤 플레이 백엔드로 사용할 수 있다고 밝혔다.