Репортаж от Wedoany，12 апреля 2026 года полнофункциональный GPU для обучения и вывода Moore Threads MTT S5000 успешно прошел сверхбыструю адаптацию Day-0 для новой большой модели MiniMax M2.7, что в очередной раз подтвердило способность китайских полнофункциональных GPU к быстрому реагированию и стабильной поддержке передовых больших ИИ-моделей. M2.7 — это первая в отрасли большая модель, обладающая способностью к глубокой самоэволюции. Опираясь на 80 ГБ видеопамяти, высокую пропускную способность 1,6 ТБ/с и архитектуру PD с разделением, а также эффективное управление KV Cache, S5000 обеспечивает стабильное выполнение MiniMax M2.7 длительных многошаговых задач.
MiniMax M2.7 был официально представлен компанией MiniMax 18 марта 2026 года. Данная модель, построив систему Agent Harness (фреймворк исполнения агентов), глубоко участвует в собственном процессе обучения и оптимизации, способна брать на себя от 30% до 50% рабочей нагрузки в некоторых сценариях разработки и демонстрирует повышение эффективности примерно на 30% на внутренних оценочных наборах данных. Во внутренних тестах модель может непрерывно выполнять более 100 циклов «анализ — улучшение — проверка», самостоятельно настраивая параметры выборки и оптимизируя стратегии рабочих процессов. M2.7 способен самостоятельно строить сложные Agent Harness и выполнять высокосложные производственные задачи, используя возможности Agent Teams, сложных Skills, Tool Search Tool и другие. 12 апреля MiniMax объявила о глобальном открытии исходного кода M2.7. В первый же день открытия кода такие производители чипов по всему миру, как Huawei Ascend, Moore Threads, MetaX, Kunlunxin, NVIDIA и другие, завершили работы по подключению модели и адаптации вывода.
MTT S5000 — это полнофункциональная GPU-карта для интеллектуальных вычислений от Moore Threads, разработанная специально для обучения больших моделей, вывода и высокопроизводительных вычислений, созданная на базе архитектуры MUSA четвертого поколения «Пинху». Её максимальная производительность в ИИ-вычислениях на одной карте достигает 1000 TFLOPS, она оснащена 80 ГБ видеопамяти с пропускной способностью 1,6 ТБ/с, межкарточная пропускная способность связи составляет 784 ГБ/с, полностью поддерживает вычисления с полной точностью от FP8 до FP64 и является одним из первых в Китае GPU для обучения, изначально поддерживающих точность FP8. Благодаря полному программному стеку MUSA, MTT S5000 изначально адаптирован к основным фреймворкам, таким как PyTorch, Megatron-LM, vLLM и SGLang. Moore Threads уже неоднократно осуществляла мгновенную адаптацию Day-0 для больших моделей, ранее охватывая такие китайские большие модели, как GLM-5 от Zhipu, QwQ-32B от Qwen и MiniMax M2.5.
Способность к самоэволюции MiniMax M2.7 предъявляет более высокие требования к оборудованию для развертывания больших моделей. В процессе самоитерации модель должна непрерывно выполнять длительные многошаговые задачи, а аппаратная система должна обеспечивать баланс между объемом видеопамяти, пропускной способностью и эффективностью вычислений. Moore Threads S5000 благодаря архитектуре PD с разделением обеспечивает независимое планирование задач вычислений и обработки данных, механизм эффективного управления KV Cache оптимизирует сценарии обработки длинных последовательностей, гарантируя стабильную производительность модели при непрерывной работе. Данная адаптация знаменует вступление совместной эволюции китайских GPU и передовых больших моделей в более тесную фазу.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
