摩尔线程旗舰智算卡Day-0支持MiniMax M3大模型适配
MiniMax新一代原生多模态旗舰模型M3正式开源后，摩尔线程迅速宣布其旗舰AI智算卡MTTS5000已完成对该模型的Day-0适配。此次适配实现了从硬件算力、软件栈到开源框架的全链路优化，MTTS5000凭借硬件级FP8加速、80GB大显存与1 6TB s高带宽，为M3的超长上下文推理提供坚实
近日，MiniMax正式开源了其新一代原生多模态旗舰模型M3。与此同时，摩尔线程宣布旗下旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000已完成对该模型的Day-0适配，为开发者提供了即时的国产算力支持。
此次适配意味着，开发者现在即可基于摩尔线程的MUSA软件栈与vLLM/SGLang双框架，快速部署M3模型，并持续获得算子级的性能优化。这标志着国产AI芯片与前沿大模型生态的协同发展迈入了新阶段。
硬件算力与软件栈全链路优化
为充分释放MiniMax M3的核心技术特性，MTT S5000从硬件算力、软件栈到开源框架实现了全链路的精准匹配与深度优化。M3模型基于MSA架构，具备超长上下文窗口，这对推理阶段的KV Cache存储和访存带宽提出了极高要求。
为此，MTT S5000凭借硬件级原生FP8加速，实现了单卡AI稠密算力高达1000 TFLOPS。同时，该卡配备80GB大容量显存与1.6TB/s的超高带宽，为百万token级长序列推理提供了充足的缓存空间与卓越的数据吞吐能力。此外，依托MUSA C++与Triton-MUSA等抽象层，M3的新算子结构可实现快速迁移，确保平台快速完成架构适配。
赋能前沿编程与智能体能力
面向M3重点强化的编程与智能体场景，摩尔线程基于此前对DeepSeek-V4、MiniMax M2.7、GLM-5.1等多款国产旗舰模型的Day-0适配经验，已形成一套高效、系统化的复杂推理任务优化方法论。
本次适配通过原生算子定制，在确保模型精度无损的前提下，显著提升了推理吞吐并降低了响应延迟。同时，摩尔线程完成了vLLM与SGLang两大主流推理框架的同步拉起，以MUSA开放架构拥抱开源生态，为开发者提供了灵活多样的部署选择。
推动原生多模态推理覆盖全场景
M3自Step 0起即进行多模态混合训练，更适配当前Agentic AI多元场景的需求，这也要求算力底座具备多元化的计算能力。MTT S5000智算卡覆盖从FP8至FP64全计算精度，可无缝适配从模型研发到商业化落地的完整链路，助力国产旗舰大模型快速实现生态普及。
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