北京
新京报贝壳财经讯（记者罗亦丹）8月13日，智源研究院在官方公号发文称，对于阿里巴巴开源的超大规模MoE模型Qwen3.8-2.4T-A95B，众智FlagOS社区同步完成了Day0多芯片适配。Qwen3.8-2.4T-A95B已在平头哥、英伟达、摩尔线程、华为昇腾、沐曦、昆仑芯、海光、清微智能、隧原等9家AI芯片上完成基于FlagOS统一开源技术栈的多芯适配、精度对齐与部署验证，针对不同芯片情况提供包括BF16、FP8、INT8等多种精度的版本，开发者可直接获取对应芯片的开箱即用方案。
从今年2月首次开展MiniCPM4.5-o模型的多芯片Day0适配，到今天实现Qwen3.8-2.4T模型在9款芯片上的Day0适配，Flag OS已累计完成来自7大头部模型团队、12款主流开源模型、覆盖多达10款芯片的跨芯Day0适配，向AI芯片与大模型产业验证了：基于统一、开放的系统软件栈，实现前沿模型“—次开发、多芯快速适配”已具备规模化落地能力。
智源研究院表示，这一能力回应了国产 AI 算力产业化落地的两项核心需求：一方面，使云服务与应用生态能够第一时间部署最新模型；另一方面，让既有算力基础设施持续承接模型演进，延长使用周期、释放存量算力价值。
对国内云厂商、智算中心和新兴 Token 算力服务商而言，每一次大模型发布，都意味着一次新的模型迁移与底层适配。用户希望第一时间在各种国产AI算力上使用最新模型，但不同芯片的适配链路相对独立，往往需要重复投入大量工程资源。因此上线速度不仅是技术能力，也直接决定云服务商能否抓住新模型发布后的市场窗口。
这一痛点对中小型 Token 算力服务商尤为突出。由于采购规模和技术资源有限，它们往往难以推动芯片厂商针对单一模型开展专项适配，也难以长期维持完整的底层适配团队，因此更加需要 FlagOS 这样的开源第三方平台提供公共技术支撑。
目前，腾讯云 HAI 社区、超算互联网等多个云平台已将 FlagOS 适配的模型纳入其容器镜像中心。开发者可直接拉取镜像并部署至云端加速卡，快速构建面向自身业务的 MaaS 推理服务。这表明FlagOS Day0适配正在从技术验证进一步走向云服务交付，缩短国产算力从支持新模型到形成可用服务的“最后一公里”。
编辑 岳彩周
校对 穆祥桐
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