4月24日，DeepSeek-V4预览版正式发布并开源。摩尔线程携手上海 AI 实验室 DeepLink 团队，通过大模型驱动的智能算子迁移系统 KernelSwift，率先在旗舰级AI训推一体智算卡 MTT S5000 上完成了核心算子的Day-0适配。目前算子通过率已超80%，真正实现了模型发布与国产算力适配的同步落地。这一成果不仅为开发者提供了无缝部署体验，更彰显了 KernelSwift 与 MUSA 软件栈在生态协同中的强大支撑作用。
支撑多元国产芯片Day-0适配，KernelSwift极致提升开发效率
KernelSwift作为支持多元算力的智能算子迁移系统，可提供指定芯片的Triton算子定制优化服务。以高级抽象与自动算子生成，KernelSwift将适配周期从数月压缩至小时级，为多元国产AI芯片提供“开箱即用”的高性能算子支持，助力Day0适配计划的真正落地。在公开数据集 Kernelbench 上，KernelSwift 实现 SOTA 级别的表现，可自动生成的高性能算子覆盖语言大模型和科学大模型；并基于深度学习编译器（DLCompiler）实现编译器到算子生成全链路支撑，摆脱单一生态绑定。
国产算力底座标杆：MTT S5000硬核支撑前沿模型
摩尔线程旗舰级全功能AI训推一体智算卡MTT S5000专为大模型训练与推理设计，其核心亮点在于原生支持FP8精度，并配备硬件级FP8 Tensor Core加速单元。相比国内主流芯片普遍依赖的BF16/FP16，FP8可将数据位宽减半，使显存带宽压力降低50%、理论计算吞吐量翻倍，从而更高效地承载DeepSeek-V4等前沿模型所需的“FP4+FP8”混合精度策略，为模型部署与推理提供坚实的算力底座。
深度协同优化，释放极致性能
在DeepSeek-V4模型发布后，KernelSwift基于摩尔线程MTT S5000启动全自动流程生成核心算子，全程无需人工干预。得益于摩尔线程对Triton的全面支持以及MUSA软件生态的高兼容性与开放架构，KernelSwift得以快速完成与MTT S5000的对接验证。在此基础上，DeepSeek-V4模型共计21个核心算子均实现明显加速，算子通过率超过80%；自动生成的算子经少量人工修改后在MTT S5000上实现100%正确性。
算子筑基，共筑国产AI生态新范式
KernelSwift 与 MTT S5000 在 DeepSeek-V4 上的Day-0协同落地，充分展示了国产 AI 生态的高效协作，为国产算力生态从技术研发走向大规模应用积累了重要经验。摩尔线程 MUSA 软件栈与 KernelSwift 的深度融合，证明了国产全功能 GPU 能够即时响应最前沿的大模型需求，为构建自主可控、高效敏捷的 AI 基础设施树立了标杆。未来，摩尔线程将持续联合生态伙伴，推动更多前沿模型在国产算力平台高效部署，加速 AI 生态向“好用”和“领先”跨越。
当前，摩尔线程与FlagOS社区正持续推进拥有1.6T旗舰模型（1.86万亿参数）的DeepSeek-V4-Pro在MTT S5000上的迁移适配工作。未来，摩尔线程将继续以MUSA架构与全功能GPU的全栈技术优势，为国产大模型生态提供更高效、更自主可控的算力基石。
开发者可下载镜像进行开箱体验：
DeepSeek-V4-Flash
▼魔塔平台：https://modelscope.cn/models/FlagRelease/DeepSeek-V4-Flash-mthreads-FlagOS
▼ HuggingFace 平台：https://huggingface.co/FlagRelease/DeepSeek-V4-Flash-mthreads-FlagOS
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