Kimi-K3-DSpark

모델 소개

**Inferact/Kimi-K3-DSpark** is an **MLA-native DSpark** draft model that accelerates Kimi-K3 on **vLLM**, served through vLLM's native `dspark` speculative method. The draft trains on **target hidden states extracted from vLLM itself** — the same engine that serves it, so the numerics it learns from are the numerics it meets at inference. TorchSpec provides the loop, streaming those hidden states from live target inference into concurrent FSDP draft training. **DSpark** = a block-diffusion backbone of 5 dense layers with non-causal attention, drafting 7 tokens in a single parallel pass, a low-rank sequential **Markov head** supplying the intra-block dependency, and a confidence head for resource-aware scheduling. Mirroring Kimi-K3's own MLA attention means draft and target share one KV layout (a compact 576-element latent per token), so the draft's pages unify with the target's cache — KV offloading and P/D disaggregation work with no separate page format.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

공개 평가 및 실행 설정

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

자주 묻는 질문

출처 및 추적 기록

许可证：other。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。