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Cerebras详解WSE-3T部署万亿参数模型方案
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AI 综述
2026年10月25日，Hacker News报道Cerebras详解了其在WSE-3T晶圆上部署Kimi K3等万亿参数开源模型的方案。该方案利用4-bit权重量化与8-bit KV缓存技术，将3万亿参数的Kimi K3模型拆分至59个晶圆进行并行处理，实现了1000至2000+ tokens/秒的推理速度。系统采用流水线架构以支持高并发请求，其中每个密集层晶圆可容纳约16个上下文长度为256k的请求。
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最新进展10月25日 09:33
Cerebras于2026年10月25日公开了基于WSE-3T的万亿参数模型多芯片部署细节及性能数据。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月25日
- Hacker News · AICerebras 如何部署万亿参数 AI 模型
Cerebras 详解如何在 WSE-3T 晶圆上部署 Kimi K3 等万亿参数开源模型，实现 1000-2000+ tokens/秒的推理速度。该方案利用 4-bit 权重量化与 8-bit KV 缓存，将 3T 参数的 Kimi K3 模型拆分至 59 个晶圆并行处理。系统通过流水线架构支持高并发请求，每个密集层晶圆可容纳约 16 个 256k 上下文的并发请求。
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