近日，智谱推出的新一代大模型GLM-5引发行业关注，摩尔线程凭借其旗舰级AI训推一体全功能GPU MTT S5000，在发布当日即完成对该模型的全流程适配与验证，展现了国产硬件与软件协同创新的强大实力。这一成果不仅标志着MUSA软件栈的成熟度达到新高度，更凸显了国产全功能GPU对前沿大模型的即时支持能力。
作为GLM系列的里程碑版本，GLM-5以顶尖的Coding模型定位亮相，其整体性能较前代提升20%，核心突破在于Agentic Engineering能力的飞跃。该模型不仅能处理复杂代码，更具备系统工程与长程Agent任务的全流程开发能力，可实现从需求分析到应用落地的端到端闭环。在全球权威的Artificial Analysis榜单中，GLM-5跻身全球第四，在开源模型中稳居榜首，其编程能力已对齐国际顶尖的Claude Opus 4.5，在SWE-bench-Verified和Terminal Bench 2.0等主流基准测试中分别取得77.8和56.2的开源模型最高分，超越Gemini 3 Pro等竞品。
MTT S5000的硬件设计为GLM-5的高效运行提供了坚实基础。这款基于第四代MUSA架构“平湖”打造的全功能GPU智算卡，单卡AI算力高达1000 TFLOPS，配备80GB显存与1.6TB/s显存带宽，卡间互联带宽达784GB/s，支持从FP8到FP64的全精度计算。其原生适配PyTorch、Megatron-LM、vLLM及SGLang等主流框架的特性，使得用户可实现“零成本”代码迁移，无论是构建万卡级训练集群还是部署高并发推理服务，均能展现对标国际主流产品的性能与稳定性。
在技术实现层面，摩尔线程通过三大创新突破实现了GLM-5的快速适配。首先，MUSA架构的生态兼容性发挥了关键作用，其TileLang原生算子单元测试覆盖率超80%，使得绝大多数通用算子可直接复用，显著降低移植成本。针对GLM-5的长序列推理场景，MTT S5000通过充沛算力储备与稀疏Attention架构级支持，在处理大规模上下文时仍能保持高吞吐与低延迟。其次，原生FP8加速技术通过SGLang-MUSA推理引擎与硬件计算单元的深度优化，在保持模型精度无损的前提下，将显存占用大幅降低，推理吞吐量显著提升，为大规模部署提供了更高性价比的解决方案。最后，独创的异步通信引擎（ACE）通过将通信任务从计算核心卸载，实现“通信计算重叠”，有效释放15%的被占算力，配合细粒度重计算技术将开销降至原有四分之一，全方位提升系统效率。
在AI Coding场景中，MTT S5000与GLM-5的组合展现出显著优势。通过算子融合与框架优化，该方案在确保代码生成质量的同时，将响应延迟控制在极低水平。无论是复杂代码库分析还是长周期Agent任务，均能保持首字延迟（TTFT）低、生成速度快的流畅体验。在函数补全、漏洞检测等核心场景中，这一组合的表现超越同级产品，充分释放了模型的规划与调试能力，成为执行长程开发任务的理想选择。
从GLM-4.6到GLM-5的迭代过程中，摩尔线程已形成“发布即适配”的常态化能力。这种对主流软件栈的无缝兼容与敏捷响应，不仅验证了国产全功能GPU及MUSA软件栈的成熟度，更确保开发者能第一时间获取最新模型能力。随着MTT S5000在更多场景中的落地应用，国产AI生态正迎来硬件与软件协同发展的新阶段。
