国产AI领域迎来重要进展，摩尔线程与智谱联合宣布，基于摩尔线程旗舰级AI训推一体全功能GPU MTT S5000，成功完成对智谱新一代大模型GLM-5的Day-0全流程适配与验证。这一成果标志着国产全功能GPU在支持前沿大模型方面迈出关键一步，为开发者提供了高性能、低延迟的国产AI解决方案。
作为GLM系列的最新力作，GLM-5定位为全球顶尖的Coding模型，其整体性能较上一代提升20%，在Agentic Engineering（代理工程）能力上实现突破。该模型不仅能处理复杂代码，更具备系统工程与长程Agent任务处理能力，可实现从需求分析到应用部署的端到端开发。在全球权威的Artificial Analysis榜单中，GLM-5位列全球第四、开源模型第一，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，性能超越Gemini 3 Pro。
MTT S5000是摩尔线程专为大模型训练与推理设计的高性能GPU，基于第四代MUSA架构“平湖”打造。该卡单卡AI算力达1000 TFLOPS，配备80GB显存和1.6TB/s显存带宽，支持从FP8到FP64的全精度计算。通过原生适配PyTorch、Megatron-LM等主流框架，MTT S5000可帮助用户实现“零成本”代码迁移，在构建大规模训练集群或部署高并发推理服务时，展现出与国际主流产品相当的性能与稳定性。
此次适配的成功，得益于摩尔线程在软硬协同技术上的深度优化。针对GLM-5的长序列推理需求，MTT S5000通过高计算密度架构与稀疏Attention支持，在大规模上下文处理中保持高吞吐与低延迟。MUSA软件栈的敏捷性是关键因素——其TileLang原生算子单元测试覆盖率超80%，使多数通用算子可直接复用，显著降低移植成本。在推理效率方面，摩尔线程通过SGLang-MUSA推理引擎与硬件原生FP8计算单元的协同，在保持模型精度的同时，将显存占用降低50%以上，推理吞吐量提升30%。
为解决大模型分布式推理中的通信瓶颈，MTT S5000引入独创的异步通信引擎（ACE），通过物理级“通信计算重叠”机制，释放15%被通信占用的算力。配合细粒度重计算技术，将计算开销降至原有四分之一，全面提升系统吞吐量。在超长上下文支持方面，该卡通过算子融合与框架优化，在代码生成质量与响应延迟间取得平衡，首字延迟（TTFT）降低40%，生成速度提升35%，特别适合代码库分析、智能体任务等长程开发场景。
从GLM-4.6到GLM-5，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快速响应，不仅验证了MUSA软件栈的成熟度，更为国产AI生态的繁荣发展奠定基础。开发者可第一时间获取最新模型能力，加速AI应用的落地与创新。
