Day-0支持｜摩尔线程率先完成MiniMax M3大模型适配

6月12日MiniMax新一代原生多模态旗舰模型 M3正式开源。同日摩尔线程旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000已完成对该模型的Day-0极速适配。这是国产大模型与国产算力芯片完成适配的又一例证也彰显了摩尔线程凭借原生FP8算力底座与高效MUSA软件生态对前沿大模型需求的即时响应与稳定支撑能力。▼ MiniMax M3开源地址https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3▼ 开发者可下载镜像进行开箱体验registry.mthreads.com/mcconline/inference/vllm:v0.20.0-ph1-4.3.5-torch2.9-20260605-mtcc51MiniMax M3是目前国内唯一同时具备前沿Coding Agentic能力、超长下文与原生多模态的开源大模型也是第一个将完整frontier能力带入开放世界的模型。该模型基于自研MSAMiniMax Sparse Attention架构可将上下文窗口扩展至1M级别并在BrowseComp、SWE-Bench Pro等国际权威评测中达到前沿水平。作为原生多模态模型M3重构了整个数据管线从第零步开始多模态训练使文本和视觉语义空间高度对齐。MiniMax M3的Coding Agentic能力在软件工程、终端执行、工具调用等多维度权威评测中达到前沿水平。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。▼ 推动原生多模态推理覆盖全精度与贯通全场景。M3作为从Step 0即进行多模态混合训练的模型更适配当下Agentic AI多元场景的需求同时这也要求算力底座具备多元化算力。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完成生态普及。随着MiniMax M3在MTT S5000上完成适配开发者现在即可基于MUSA软件栈与vLLM/SGLang双框架完成部署并持续获得算子级性能优化。依托MUSA架构对主流AI生态的深度兼容与持续演进摩尔线程已具备覆盖前沿模型“适配—部署—优化”的完整工程能力帮助开发者以更快响应、更稳运行、更低迁移成本接入最新模型能力加速大模型创新落地与规模化应用。