广东
同一天，摩尔线程完成两款国产大模型适配。7月6日，腾讯新一代大模型Hy3正式开源，摩尔线程旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000于同日实现Day-0极速适配。
据了解，Hy3是由腾讯混元团队研发的快慢思考融合的混合专家模型，总参数量295B，激活参数21B，支持256K上下文长度。相比preview版本，它展现出显著强于同尺寸模型且比肩（参数规模2-5倍的）旗舰模型的智能水平。Hy3在软件开发、办公生产、金融建模、前端设计、游戏制作等生产力任务上的进步尤其显著。依靠WorkBuddy、元宝、微信、AI游戏助手等真实业务场景的历练，产品稳定性与用户体验显著提升，腾讯丰富的真实业务场景与混元模型能力迭代形成了相互赋能的良性循环。
针对Hy3的能力特征，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。
据介绍，摩尔线程基于此前对DeepSeek-V4、MiniMax M3.0、Kimi2.6、GLM-5.2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。依托muDNN、MATE高效算子库、Triton-MUSA编译优化及SGLang-MUSA框架层加速，在保障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。
复杂推理与长文理解方面，Hy3的256K超长上下文窗口，对推理阶段的KV Cache存储与访存带宽提出了极高要求。MTT S5000凭借硬件级原生FP8加速，配备大容量显存与高带宽，可为百万token级长序列提供了充足的缓存空间与卓越的数据吞吐能力。
7月6日，美团新一代万亿参数大模型LongCat-2.0也正式宣布开源。同日，摩尔线程基于AI训推一体全功能GPU智算卡MTT S5000及MUSA软件栈，已完成对该模型的快速适配。此次适配覆盖模型加载、推理引擎拉起、关键算子优化、部署验证与精度校验等全链路环节，使LongCat-2.0能够在MTT S5000上实现稳定、高效的推理运行，为开发者和企业客户提供更便捷的模型部署路径。
作为美团自研的新一代万亿参数MoE大模型，LongCat-2.0总参数量达1.6T（平均激活约48B，动态范围33B-56B）。该模型专为Agentic Coding场景设计，原生支持1M超长上下文，并通过自研稀疏注意力机制（LSA）、ScMoE跨层快捷连接架构与零计算专家动态激活机制，实现了资源的高效利用与多任务协同。综合评测结果显示，LongCat-2.0凭借卓越的综合性能与稳定的任务表现，在Code和General Agent场景表现优异，已跻身全球最受开发者欢迎的智能体核心大模型之一。
展望未来，摩尔线程表示将继续依托MUSA软件栈的生态兼容性，保持对前沿大模型的快速适配能力，以高性能国产算力基础设施，为开发者提供稳定可靠的AI算力支撑。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
