全球頭部開源模型方的共同選擇，印證了一款底層框架的硬實力。趨境科技與清華共同開源的KTransformers，已成為Qwen、Kimi、智譜AI等多個主流大模型發布首日的推薦推理引擎，其工程實踐與兼容性也被多家一體機產品線采納，成為被開發者、廠商與開源社區廣泛復用的共建式底層框架。

技術與生態雙認可：成功入選 “計算機系統領域奧斯卡” SOSP 2025

KTransformers 是一個高性能異構推理框架，專注于高效利用底層 GPU、CPU、內存等多樣化算力，讓大模型在更低算力、更靈活的硬件架構上高效運行。其論文《KTransformers: Unleashing the Full Potential of CPU/GPU Hybrid Inference for MoE Models》成功入選 “計算機系統領域奧斯卡” SOSP 2025，該頂會過去幾十年間見證了虛擬化、分布式文件系統等無數里程碑式技術成果的首次亮相，此次入選標志著 KTransformers 的技術實力獲得全球頂尖認可。

11月6日，月之暗面發布Kimi-K2-Thinking 模型后，KTransformers迅速完成全面適配，支持用戶在單卡環境下完成推理任務，2卡環境下完成LoRA微調任務，大幅降低部署與定制化門檻。同時，趨境科技也已完成該模型在昇騰NPU上的全面適配，提供完善的全國產化推理解決方案，進一步拓寬其應用場景。

推理與微調雙高效：KTransformers+SGLang實現高性能推理部署

在推理部署層面，KTransformers與主流推理框架SGLang于10月達成合作，雙方架構合入同一分支。在Kimi-K2-1TB的模型推理任務中，用戶僅需簡單安裝SGLang與KTransformers CPU內核，下載官方模型及量化權重，即可通過一條命令啟動服務，且僅需單張消費級 GPU+CPU。這一合作融合了GPU+CPU異構推理創新模式與全GPU傳統推理模式，推動大模型推理向更高性能、更低成本演進，邁向更廣泛的產業落地。

在微調部署層面，KTransformers與LLaMA-Factory深度集成，支持LoRA等輕量級微調方法，僅占用約41 GB顯存+2T內存，就能實現46.55 token/s的微調吞吐量。傳統上，LoRA 微調千億模型成本高達數百萬，而趨境的異構微調能力將資源需求降低到單個消費級 GPU（如 RTX 4090）起，讓高校、中小型實驗室、初創公司甚至個人開發者都能參與大模型定制。該方案在 DeepSeek-14B 模型上展現了超過傳統方案 1.8 倍的吞吐、顯存占用降低 82%，是消費級顯卡上微調超大參數 MoE 模型的唯一可行方案。

對趨境科技而言，KTransformers承載的是 “普惠頂尖AI智能與隱私” 的價值理念。大模型時代需要更廣譜的推理基礎設施路線，趨境已與多個國產 CPU、GPU硬件平臺合作，推進全國產高性價比方案；為數十家行業開發伙伴提供算力底座，讓更多團隊用得起、調得動大模型。今天的KTransformers，已讓大模型推理脫離高端算力壟斷；未來，趨境將繼續推動 AI 能力普惠，讓大模型真正融入各類業務場景。