7月19日，在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）期间，六联智能销售中心总经理丁展与KunlunMeta生态发展中心负责人正式签署战略合作协议。此次签约，标志着双方正式开启在端侧Al领域的软硬一体全栈式解决方案的深度合作。
此次合作将充分发挥双方优势，依托六联智能在AI终端硬件研发、整机方案及规模化制造领域的能力，结合KunlunMeta在端侧AI智能体技术与大模型推理优化方面的技术积累，共同推动AI能力从云端走向终端。
此次合作将以Agent Pad为重要落地点，双方计划推出搭载自研GPT-Station智能体操作系统的AI平板终端，并进一步探索AI PC、高性能 Agent Computer工作站、智算服务器等多元终端形态，共同构建软硬一体化的端侧AI生态。
KunlunMeta生态发展中心负责人（左）、六联智能销售中心总经理丁展（右）
01 六联智能：以终端创新能力推动 AI 应用落地
随着大模型逐渐进入产业应用阶段，AI终端正在成为连接模型能力与用户场景的重要载体。
作为全栈式AI基础设施服务商，六联智能持续布局智能计算设备研发，具备从硬件方案设计、整机研发到规模化制造的完整能力。
面向AI时代的新型终端需求，六联智能不断探索硬件平台与人工智能能力的深度融合，通过构建高性能终端产品体系，为大模型应用、智能体交互以及行业智能化升级提供可靠载体。
此次与KunlunMeta的合作，将进一步增强六联智能 AI 终端的软件能力和智能化水平，加速端侧AI产品从“具备AI能力”向“原生运行AI应用”演进。
02 KunlunMeta：以推理优化技术释放端侧大模型能力
大模型正在快速向终端侧部署，但随着模型规模持续扩大，端侧运行面临计算资源有限、推理效率不足、响应延迟增加等挑战。
如何让更大的模型在终端设备上高效运行，成为推动端侧AI普及的关键。
KunlunMeta持续聚焦端侧AI技术研发，打造面向终端环境的大模型推理优化能力。其中，自研Kllmq推理引擎优化技术，通过针对大模型推理过程进行系统优化，提高模型运行效率，为端侧 AI 应用提供更加高效的推理基础。
在AMD APU平台测试中，Kllmq与llama.cpp在相同硬件及Vulkan后端环境下进行了多模型推理性能对比，覆盖dense、MoE、reasoning、多模态等多类模型架构，并针对Q4/Q8量化以及BF16/F16精度进行了测试。
测试结果显示，在多数模型场景下，Kllmq推理吞吐优于llama.cpp，领先幅度主要集中在3%～27%，性能提升主要来自KV Cache管理以及并行批处理调度优化。
例如，在Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct模型测试中，Kllmq推理引擎总吞吐达到85.94 Tok/s，在相同测试环境下性能表现远超llama.cpp等主流推理方案，充分体现了KunlunMeta在大模型推理调度优化和端侧 AI 加速领域的技术优势。
03 Agent Pad融合Kllmq，让端侧大模型运行更高效
基于双方技术优势，六联智能Agent Pad将融合KunlunMeta Kllmq 推理引擎优化技术，为端侧大模型运行提供更高效的推理能力。
在AI Agent应用场景中，智能体需要持续进行任务理解、多轮交互和复杂信息处理，这对底层大模型的响应速度和稳定运行能力提出了更高要求。
通过Kllmq推理优化能力，Agent Pad将进一步提升大模型在终端设备上的运行效率，使用户能够获得更加流畅的AI交互体验。
未来，双方将围绕端侧AI技术持续优化，推动AI终端在个人办公、智能助手、行业应用等更多场景实现规模化落地。
04 软硬协同，共建端侧 AI 新生态
AI发展的下一阶段，将不仅依赖更强大的模型，也需要更高效的终端承载能力。
六联智能凭借硬件创新与产品落地能力，为AI技术提供规模化应用入口；KunlunMeta则通过端侧AI技术底座与推理优化能力，为终端智能化提供核心支撑。
此次战略合作，将进一步打通“硬件终端—推理引擎—AI Agent应用”的完整链路，加速端侧 AI 从技术探索迈向实际应用。
当终端拥有更高效的大模型推理能力，AI Agent将真正走近用户，成为随时可用的智能伙伴。
六联智能 × KunlunMeta，让端侧AI更快落地，让智能真正触手可及。
