Red Hat推出 Red Hat AI 3，此平台匯集Red Hat AI Inference Server、Red Hat Enterprise Linux AI（RHEL AI）與Red Hat OpenShift AI的最新創新成果，不僅能簡化大規模高效能AI推論的複雜流程，更賦能企業得以將工作負載更順暢地從概念驗證（PoC）推向生產環境，同時改善AI驅動應用程式的協作。
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Red Hat AI 3提供統一彈性體驗，專為生產環境中生成式AI解決方案的協作需求打造。其設計旨在透過促進團隊協作與統一工作流程，並為企業創造實質價值。平台工程師和AI工程師可藉由Red Hat AI 3這個單一平台執行AI策略。新功能著重於提升從概念驗證擴展至生產環境所需的生產力與效率。
- 模型即服務（Model as a Service，MaaS）功能奠基於分散式推論之上，IT 團隊能作為企業自己的MaaS供應商，集中管理常用模型並為AI開發者與AI應用程式提供依據需求（on-demand）存取服務。上述功能不僅有助於成本控管，亦能應對因隱私權或資料安全顧慮而無法在公有AI服務上執行的應用情境。
- 平台工程師可透過AI中心（AI Hub）探索、部署與管理基礎AI資產，其提供內含模型精選目錄（curated catalog）的集中式管理中心，涵蓋經驗證與最佳化的生成式AI模型、模型生命週期管理登錄檔，以及可配置與監控運行於OpenShift AI上所有AI資產的部署環境。
- 生成式AI工作室（GAI Studio）為AI工程師打造動手實作的環境，在此能與模型互動並加速生成式AI應用程式的原型開發。透過 AI assets endpoint 功能，工程師能輕鬆探索與使用可用的模型與MCP伺服器（用以簡化模型與外部工具的整合流程）。內建的 playground 則提供互動式且無狀態（stateless）的環境，可用於模型實驗、提示詞（prompts）測試與參數微調，支援如對話（chat）與檢索增強生成（RAG）等應用場景。
- Red Hat AI 3亦同步整合全新且經Red Hat驗證與最佳化的模型以簡化開發流程。精選內容包括如OpenAI的gpt-oss、DeepSeek-R1等受歡迎的開源模型，以及Whisper（語音轉文字）和Voxtral Mini（用於語音代理）等專業模型。
AI代理即將顛覆應用程式的建構方式，其複雜的自動化工作流程將對推論能力帶來嚴苛的要求。Red Hat OpenShift AI 3.0版本不僅強化推論能力，更帶來專注於代理管理的新版或強化功能，持續為可擴展的代理式AI系統奠定穩固基礎。
為加速代理的建立與部署，Red Hat推出基於Llama Stack的統一應用程式介面層，助力讓開發流程與OpenAI等業界標準保持一致。此外，為提倡更開放、更具互通性的生態系，Red Hat已率先採用模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP），此強大的新興標準能簡化AI模型與外部工具的互動方式，是現代AI代理不可或缺的基礎功能。
Red Hat AI 3引入以既有的InstructLab功能所打造、模組化且可擴充的全新模型客製化工具組。開發者可藉由專用的Python函式庫獲得更大的靈活性及掌控度。此工具組是由多項開源專案驅動，其中包括用於資料處理的Docling，可將非結構化文件轉換為AI模型可讀取的格式，大幅簡化資料匯入流程。此外，該工具組亦支援用於合成資料生成的彈性框架，以及用於LLM微調的訓練中心。AI工程師可透過整合的評估中心（evaluation hub）監測並驗證訓練成果，協助企業有自信地運用專有資料，以獲得更準確且更具相關性的AI成果。