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摩爾線程MTT S5000率先完成對GLM-5的適配

摩爾線程 ? 來源:摩爾線程 ? 2026-02-12 10:34 ? 次閱讀
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2月11日,智譜正式發(fā)布新一代大模型GLM-5。摩爾線程基于SGLang推理框架,在旗艦級AI訓推一體全功能GPU MTT S5000上,Day-0完成了全流程適配與驗證。

憑借MUSA架構廣泛的算子覆蓋與強大的生態(tài)兼容能力,摩爾線程成功打通了模型推理全鏈路,并深度釋放MTT S5000的原生FP8加速能力,在確保模型精度的同時顯著降低了顯存占用,實現(xiàn)了GLM-5的高性能推理。此次快速適配,不僅印證了MUSA軟件棧的成熟度,更充分展現(xiàn)了國產(chǎn)全功能GPU對最新大模型即時、高效的支持能力。

GLM-5與MTT S5000的國產(chǎn)雙強聯(lián)合,將為開發(fā)者帶來可對標國際頂尖模型的極致編程體驗。無論是在函數(shù)補全、漏洞檢測還是Debug場景中,該組合均表現(xiàn)卓越,以顯著增強的邏輯規(guī)劃能力,從容應對各類復雜的長程任務挑戰(zhàn)。

GLM-5核心特性:

定義Agentic Engineering新高度

作為GLM系列的最新里程碑版本,GLM-5定位為當下頂尖的Coding模型,整體性能較上一代提升20%。其核心突破在于Agentic Engineering(代理工程)能力——不僅具備深厚的代碼功底,更擁有處理復雜系統(tǒng)工程與長程Agent任務的實力,能夠?qū)崿F(xiàn)從需求到應用的端到端開發(fā)。

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在全球權威的Artificial Analysis榜單中,GLM-5位居全球第四、開源第一。

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GLM-5在編程能力上實現(xiàn)了對齊Claude Opus 4.5,在業(yè)內(nèi)公認的主流基準測試中取得開源模型SOTA。在SWE-bench-Verified和Terminal Bench 2.0中分別獲得77.8和56.2的開源模型最高分數(shù),性能超過 Gemini 3 Pro。

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在內(nèi)部Claude Code評估集合中,GLM-5在前端、后端、長程任務等編程開發(fā)任務上顯著超越上一代的GLM-4.7(平均增幅超過20%),能夠以極少的人工干預,自主完成Agentic長程規(guī)劃與執(zhí)行、后端重構和深度調(diào)試等系統(tǒng)工程任務,使用體感逼近Opus 4.5。

摩爾線程核心優(yōu)勢:

軟硬協(xié)同的全棧算力底座

MTT S5000是專為大模型訓練、推理及高性能計算而設計的全功能GPU智算卡,基于第四代MUSA架構“平湖”打造。其單卡AI算力最高可達1000 TFLOPS,配備80GB顯存,顯存帶寬達到1.6TB/s,卡間互聯(lián)帶寬為784GB/s,完整支持從FP8到FP64的全精度計算。

依托MUSA全棧平臺,MTT S5000原生適配PyTorch、Megatron-LM、vLLM及SGLang等主流框架,助力用戶實現(xiàn)“零成本”代碼遷移。無論是構建萬卡級大規(guī)模訓練集群,還是部署高并發(fā)、低延遲的在線推理服務,MTT S5000均展現(xiàn)出對標國際主流旗艦產(chǎn)品的卓越性能與穩(wěn)定性,旨在為行業(yè)筑牢堅實、易用的國產(chǎn)算力底座。

此次實現(xiàn)對GLM-5模型的快速支持,正是摩爾線程基于MTT S5000構建的軟硬協(xié)同技術能力的集中體現(xiàn):

▼底層架構與生態(tài)兼容:天生適配,極速遷移

針對GLM-5的長序列推理場景,MTT S5000憑借充沛的算力儲備與高計算密度,結合對稀疏Attention的架構級支持,在大規(guī)模上下文處理中依然保持高吞吐與低延遲。同時,MUSA軟件棧的敏捷性是實現(xiàn)Day-0適配的關鍵?;贛USA架構的TileLang原生算子單元測試覆蓋率已超過80%,使得絕大多數(shù)通用算子可直接復用,顯著降低移植成本,并能快速跟進前沿模型結構與新特性演進。

▼原生FP8加速:SGLang 框架深度優(yōu)化

基于高性能的SGLang-MUSA推理引擎及MTT S5000的硬件原生FP8計算單元,摩爾線程實現(xiàn)了推理效率的躍升。與傳統(tǒng)BF16相比,原生FP8在保持GLM-5卓越的代碼生成與邏輯推理能力(精度無損)的同時,大幅降低了顯存占用,并顯著提升了推理吞吐量,為大規(guī)模部署提供了更高性價比的方案。

▼獨創(chuàng)ACE引擎:通信計算并行,釋放極致吞吐

針對大模型分布式推理中的通信痛點,MTT S5000利用獨創(chuàng)的異步通信引擎(ACE),將復雜的通信任務從計算核心中卸載,實現(xiàn)了物理級的“通信計算重疊”。這一機制有效釋放15%的通信被占算力,配合首創(chuàng)的細粒度重計算技術(將開銷降至原有的1/4),全方位提升計算效率與系統(tǒng)吞吐量。

▼超長上下文支持:專為AI Coding打造

通過高效算子融合及框架極致優(yōu)化,MTT S5000在確保代碼生成質(zhì)量的同時顯著降低了響應延遲。無論是處理復雜的代碼庫分析,還是運行長周期的智能體(Agent)任務,均能保持首字延遲(TTFT)低、生成速度快的流暢體驗。MTT S5000與GLM-5的軟硬雙強組合,在函數(shù)補全、漏洞檢測等核心場景的表現(xiàn)超越同級,充分釋放模型的規(guī)劃能力和Debug能力,是執(zhí)行長程開發(fā)任務的理想選擇。

從GLM-4.6、GLM-4.7到GLM-5,摩爾線程已將“發(fā)布即適配”化為常態(tài),這種對主流軟件棧的無縫兼容與敏捷響應,充分證明了國產(chǎn)全功能GPU及MUSA軟件棧的成熟度與穩(wěn)定性,確保開發(fā)者能第一時間觸達最新模型能力,從而攜手共建蓬勃發(fā)展的國產(chǎn)AI生態(tài)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:Day-0支持|摩爾線程MTT S5000率先完成對GLM-5的適配

文章出處:【微信號:moorethreads,微信公眾號:摩爾線程】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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