Xiaohongshu a lancé la première version de sa série de grands modèles open source « dots3-note », qui compte 280 milliards de paramètres au total et 16 milliards de paramètres activés. Elle offre de solides capacités de perception et de compréhension multimodales couvrant le texte, l’image et la parole, ainsi que des performances comparables à celles de modèles internationaux plus volumineux dans les tâches de raisonnement agent et de traitement multimodal. Le jour de la sortie, Huawei a annoncé avoir adapté ses nœuds SuperPoD Atlas800A3 et Atlas900A3 à ce modèle, offrant ainsi une prise en charge complète du déploiement et de l’exploitation via le moteur d’inférence open source vLLM Ascend. Ascend a optimisé l’ensemble du pipeline (cadre de décodage incrémental pour le traitement multimodal) afin d’éliminer les goulots d’étranglement au niveau des performances et d’augmenter le débit d’inférence dans l’architecture MoE. Il a également intégré nativement le décodage spéculatif MTP afin de réduire le nombre de passes de décodage en avant, garantissant ainsi un fonctionnement efficace et stable du modèle et prenant en charge l’exécution de tâches complexes à long terme.