國產AI領域迎來重要進展，摩爾線程與智譜聯合宣布，基于摩爾線程旗艦級AI訓推一體全功能GPU MTT S5000，成功完成對智譜新一代大模型GLM-5的Day-0全流程適配與驗證。這一成果標志著國產全功能GPU在支持前沿大模型方面邁出關鍵一步，為開發者提供了高性能、低延遲的國產AI解決方案。

作為GLM系列的最新力作，GLM-5定位為全球頂尖的Coding模型，其整體性能較上一代提升20%，在Agentic Engineering（代理工程）能力上實現突破。該模型不僅能處理復雜代碼，更具備系統工程與長程Agent任務處理能力，可實現從需求分析到應用部署的端到端開發。在全球權威的Artificial Analysis榜單中，GLM-5位列全球第四、開源模型第一，在SWE-bench-Verified和Terminal Bench 2.0等主流基準測試中分別取得77.8和56.2的開源模型最高分，性能超越Gemini 3 Pro。

MTT S5000是摩爾線程專為大模型訓練與推理設計的高性能GPU，基于第四代MUSA架構“平湖”打造。該卡單卡AI算力達1000 TFLOPS，配備80GB顯存和1.6TB/s顯存帶寬，支持從FP8到FP64的全精度計算。通過原生適配PyTorch、Megatron-LM等主流框架，MTT S5000可幫助用戶實現“零成本”代碼遷移，在構建大規模訓練集群或部署高并發推理服務時，展現出與國際主流產品相當的性能與穩定性。

此次適配的成功，得益于摩爾線程在軟硬協同技術上的深度優化。針對GLM-5的長序列推理需求，MTT S5000通過高計算密度架構與稀疏Attention支持，在大規模上下文處理中保持高吞吐與低延遲。MUSA軟件棧的敏捷性是關鍵因素——其TileLang原生算子單元測試覆蓋率超80%，使多數通用算子可直接復用，顯著降低移植成本。在推理效率方面，摩爾線程通過SGLang-MUSA推理引擎與硬件原生FP8計算單元的協同，在保持模型精度的同時，將顯存占用降低50%以上，推理吞吐量提升30%。

為解決大模型分布式推理中的通信瓶頸，MTT S5000引入獨創的異步通信引擎（ACE），通過物理級“通信計算重疊”機制，釋放15%被通信占用的算力。配合細粒度重計算技術，將計算開銷降至原有四分之一，全面提升系統吞吐量。在超長上下文支持方面，該卡通過算子融合與框架優化，在代碼生成質量與響應延遲間取得平衡，首字延遲（TTFT）降低40%，生成速度提升35%，特別適合代碼庫分析、智能體任務等長程開發場景。

從GLM-4.6到GLM-5，摩爾線程已形成“發布即適配”的常態化能力。這種對主流軟件棧的無縫兼容與快速響應，不僅驗證了MUSA軟件棧的成熟度，更為國產AI生態的繁榮發展奠定基礎。開發者可第一時間獲取最新模型能力，加速AI應用的落地與創新。