Xiaohongshu ha lanzado la primera versión de su serie de modelos grandes de código abierto «dots3-note», que cuenta con un total de 280 000 millones de parámetros y 16 000 millones de parámetros activados, con sólidas capacidades de percepción y comprensión multimodal en texto, visión y voz, y un rendimiento comparable al de los modelos internacionales de mayor tamaño en tareas de razonamiento, de agente y de procesamiento multimodal. El mismo día del lanzamiento, Huawei anunció que había adaptado sus nodos SuperPoD Atlas800A3 y Atlas900A3 para este modelo, proporcionando soporte completo para su implementación y funcionamiento a través del motor de inferencia de código abierto vLLM Ascend. Ascend ha optimizado todo el proceso (marco de decodificación incremental para el procesamiento multimodal) para eliminar los cuellos de botella en el rendimiento y aumentar el rendimiento de la inferencia en la arquitectura MoE. También ha integrado de forma nativa la decodificación especulativa MTP para reducir los pases de decodificación hacia adelante, lo que garantiza un funcionamiento eficiente y estable del modelo y permite la ejecución de tareas complejas a largo plazo.