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在国产大模型与自主算力协同演进的关键阶段，软硬一体化的“本土双强”融合再获实质性进展。近日，
此举标志着我国高端AI算力基础设施，在支撑千亿级参数、多专家协同、超长上下文等前沿模型架构方面，已具备成熟可靠的工程化落地能力。
295B超大规模参数，国产DCU高效承载
本次适配对象——腾讯混元Hy3 preview，是混元系列重建后首个全新训练的大模型，也是当前国内公开披露中参数量最庞大的开源/准开源模型之一，总参数达295B（2950亿），而激活参数仅约21B，依托快慢思考融合的混合专家（MoE）架构实现能效比跃升。
海光深算3号DCU凭借高带宽内存子系统、定制化计算单元及低延迟互连设计，成功应对该模型密集型计算与稀疏调度并存的双重挑战，实现高吞吐、低时延的稳定推理表现。
256K超长上下文，释放复杂任务潜能
Hy3 preview支持长达256K token的上下文窗口，显著增强其在长文档理解、跨文件代码分析、多轮深度对话等场景中的语义连贯性与逻辑一致性。
OpenClaw 安全漏洞检查与配置审计工具。用于检测当前版本已知安全漏洞和公网访问风险，对比版本差异，提供漏洞详情、风险评估、配置审计和升级建议。适用场景：(1) 用户询问检查 OpenClaw 版本安全漏洞，(2) 用户要求检查 OpenClaw 相关安全问题
借助海光DCU的硬件加速能力，模型在以下关键能力维度实现显著增强：
- 复杂推理： 提升多步逻辑推演与因果建模精度，适用于科研辅助、金融风控等高阶场景；
- 智能体（Agent）执行： 加速工具调用、规划决策与反馈闭环，提升端到端任务完成率；
- 代码生成与理解： 强化跨函数/跨模块上下文感知，支持更鲁棒的自动编程与缺陷修复。
全栈协同加速AI自主化进程
此次适配并非简单接口对接，而是基于海光成熟的DAS/DTK软件栈展开的全栈优化：DTK实现CUDA生态应用平滑迁移，DAS则原生兼容PyTorch、vLLM、SGLang等主流训练与推理框架，开发者无需修改底层代码即可一键部署完整模型能力。
与此同时，深算3号DCU可与海光C86 CPU构建深度异构计算体系，为大模型训练、推理及AI原生应用提供全链路国产化算力底座。
随着腾讯混元Hy3 preview已在腾讯云、元宝、QQ、腾讯文档等核心业务规模化落地，并接入OpenClaw、OpenCode等主流智能体框架，海光DCU的及时适配，正为千行百业降低AI技术采纳门槛、加速智能化升级提供坚实支撑。
