你的 Agent，正在被云端卡住脖子

过去两年，Agent 越来越能干：写代码、跑任务、处理文档、长时间自主执行。

但 Agent 的能力上限，取决于它背后模型提供的智能上限。

而旗舰级模型的智能，基本只能从云端获取。

当我们开始习惯让 Agent 参与工作，一些问题也会被放大：

网络延迟、限流、服务降级，关键时刻掉链子

代码、文档、业务数据随请求上传，安全红线悬在头上

想把更智能的模型部署在本地，又往往受限于桌面设备的内存与推理能力

最强的智能，难道只能租？

答案是，当然不！

智子芯元正式介绍 Ker 家族新成员——KerBox，国内首款为 Agent 打造的原生工作站，把最强的智能放进桌面盒子。

KerBox：桌面级 Agent 原生工作站

KerBox 将 旗舰级大模型、KernelCAT 推理优化能力 和 智子芯元自研 Agent 应用装进同一台高性能的桌面设备中，形成完整的本地 AI 工作环境，为你持续提供无限的智能生产力。开箱，接上电源，即能实现千亿级旗舰模型在你的桌面上实时运行，数据全程不离开你的桌面。

把云端旗舰，原封不动搬进桌面

KerBox 配备 256GB 高带宽统一内存，结合软硬协同的推理优化，可以装载并运行 700B 级参数模型，打破了市面上同体积产品的能力边界。

700B 级旗舰模型，过去更多运行在云端和服务器集群中。现在，我们想把它搬到桌面。

从 27B 到 700B+，KerBox 支持多款主流模型的本地部署与运行。

KerBox 同时提供标准 API 接口，可为 Kerminal、KerWork、Claude Code、Codex、DeepSeek Harness 等 Agent 提供本地模型能力。

这意味着，最强的智能，也可以真正属于你的桌面。

双 Agent，开箱即用

硬件和模型只是底座。KerBox 出厂预装两款 Ker 家族智能体应用，覆盖两大核心场景：

Kerminal：给开发者的编程 Agent。

不只是代码补全，而是真闭环执行：读写代码、运行编译、验证结果，一条指令从分析走到交付。支持 Plan 任务引擎、时空回溯、图像诊断，多模态报错截图直接定位问题。

KerWork：给知识工作者的办公 Agent。

传统 AI 助手是“你问我答”，KerWork 是“你说目标，我交结果”：一句“帮我做年度复盘”，它自动收集数据、拆解任务、后台执行，最后直接交付一份可视化报告。

用户可以根据实际需求自由选择并部署模型，供 Kerminal 和 KerWork 调用，无需支付云端 Token 费用。

从开发到办公，Agent 开箱即用，随时开工。

旗舰性能，源自 AI for Computing

大模型的推理性能并非由单一环节决定，并行模式、权重载入、算子效率、多核通信，每一环都决定着体验的上限。

智子芯元基于自研的 AI for Computing 智能体 KernelCAT，围绕不同的模型推理需求，为 KerBox 制定了多项“以算换存”的技术方案：

通信规避型分布式计算：大模型推理过程中，数据在不同计算单元之间的搬运是最隐蔽的性能瓶颈，通信开销可能超过计算本身。KernelCAT 使用就近计算的调度原则，重新设计不同计算单元之间的负载分工，将系统内通信压到最低。

MoE Megakernel 融合：传统 MoE 推理把一层计算拆成多段，由多个算子分别完成计算，但中间结果每写回内存一次，容量和带宽就被消耗一次。KernelCAT 将每层 MoE 推理“熔接”成单一内核，去除大量冗余数据读写，直达结果。

零拷贝量化：在部分旗舰模型的推理过程中，数据需要在不同精度格式间反复转换，KernelCAT 通过系统优化消除了中间结果在高精度与低精度格式间的反复转换与读写，直接产出最终的低精度格式结果，使推理过程中内存占用大幅下降。

以 DeepSeek V4 Flash 在 KerBox 上的运行为例： 1 秒内响应，每秒输出 35–40 个汉字，比大多数人读得还快；10 万 token 的代码仓库，半分钟理解完毕。

把复杂的优化留在底层，把优质的体验交给用户。

让 KerBox 跑进你的真实场景

代码、文档或业务数据不适合上传云端？

让 KerBox 把模型和 Agent 搬进办公室

调用成本正随着任务量一路上涨？

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一次采购，无限智能

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