摩尔线程 MTT S5000 完成 MiniMax M3 Day-0 适配
阅读原文· ithome.com6 月 12 日，MiniMax 新一代原生多模态模型 M3 开源，同日摩尔线程完成 MTT S5000 智算卡的 Day-0 适配。该卡凭借硬件级原生 FP8 加速，单卡稠密算力达 1000 TFLOPS，配备 80GB 显存与 1.6TB/s 带宽，支撑百万 token 级长序列。通过 MUSA C++ 与 Triton-MUSA 抽象层实现新算子快速迁移，同步拉起 vLLM 与 SGLang 推理框架，覆盖 FP8 至 FP64 全精度。开发者可基于 MUSA 软件栈与双框架部署。
IT之家 6 月 13 日消息，6 月 12 日，MiniMax 新一代原生多模态旗舰模型 M3 正式开源。同日，摩尔线程宣布旗舰级 AI 训推一体智算卡 MTT S5000 已完成对该模型的 Day-0 适配。
IT之家从官方介绍获悉，针对 MiniMax M3 的核心技术特性，MTT S5000 从硬件算力、软件栈到开源框架进行了全链路精准匹配与深度优化：
支撑超长上下文：高密度算力与大显存提供坚实支撑。
MSA 架构带来的超长上下文窗口，对推理阶段的 KV Cache 存储和访存带宽提出了极高要求。MTT S5000 凭借硬件级原生 FP8 加速，单卡 AI 算力（稠密）高达 1000 TFLOPS；同时配备 80GB 大容量显存与 1.6TB/s 的超高带宽，为百万 token 级长序列提供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，确保摩尔线程平台能够快速完成架构适配。
赋能前沿 Coding 与 Agentic 能力：实现低延迟、高吞吐的推理优化。
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，在保障模型精度无损的前提下，显著提升推理吞吐、降低响应延迟；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，为开发者提供灵活多样的部署选择。