一句话看懂：deepin 25 完成对进迭时空 K3（SpacemiT K3）RISC-V 芯片的深度适配，首次让 RISC-V 桌面系统开箱即具备离线大模型本地推理能力，用户无需联网即可跑本地 AI 模型。
事件核心：发生了什么
据 AIbase 报道，在 deepin-ports SIG 的支持下，deepin 25 已完成对进迭时空新一代旗舰 RISC-V 芯片 K3 的适配。系统保留了 6.18 内核分支、u-boot 与专用 GPU 驱动，并引入 Next 上层叠加仓库，将 riscv64 架构工具链升级到原生支持 RVA23 Profile 的 GCC 15/16、Binutils 2.46、Glibc 2.42、LLVM 21/22 与 OpenSSL 3.5。应用层上，内置的本地 AI 模型“小 Wu”通过 deepin-modelhub 与 K3 的 SpacemiT 矩阵运算扩展对接，llama.cpp 所用的 GGML 计算库也已支持相关指令集，实现向量与矩阵计算加速。目前适配 K3 的 deepin 25 RISC-V 体验镜像已在 deepin-ports 镜像列表发布，开发者可下载刷机。
为什么重要
K3 采用“通用 + AI + 实时”三域协同架构：8 颗 X100 通用核最高 2.4GHz、约 130 KDMIPS；8 颗 A100 AI 核自带自研 IME 矩阵指令集，提供约 60 TOPS 原生 AI 算力，官方称运行 300 亿参数大模型时推理速度可保持 10 tokens/s 以上；另有 2 颗 RT24 实时核、3D GPU 与视频编解码引擎，典型功耗 15–25W。此前 RISC-V 桌面更多停留在“能跑系统”，这次把工具链、运行时到本地模型调度串成完整链路，意味着 RISC-V 在 AI PC 方向有了可用的软件底座，也让国产开源软硬件协同多了一个可验证样本。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者而言，RVA23 工具链与 GGML 加速支持降低了对 RISC-V 做本地 AI 应用适配的门槛，适合验证离线推理、隐私敏感场景和边缘设备原型。对普通用户和创作者，离线大模型意味着断网环境下也能做文本处理等任务，但实际体验仍取决于模型规模、内存与散热条件，目前公开信息尚未给出完整机型与续航数据。
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值得关注的后续
一是体验镜像的实际推理延迟、功耗与稳定性是否达到可日常使用的水平；二是主流模型运行时与 AI 应用是否持续跟进 RISC-V 指令集优化；三是是否有更多厂商推出基于 K3 的桌面或边缘设备，形成可复制的软硬件组合。
来源：AIbase
