词元时代，万物智能 | 摩尔线程2026产品发布会：打造全场景AI算力基石

5月18日，摩尔线程在北京举办主题为“词元时代，万物智能”的产品发布会。在Agentic AI驱动词元（Token）需求呈指数级跃升的关键节点，万物智能处于爆发前夜，算力的基石作用愈发关键。

摩尔线程在此次盛会上全方位展示了其作为智算底座的战略纵深，全面展示了“云-边-端”全栈智算矩阵：从万卡级规模的夸娥智算集群，到自研“长江”SoC驱动的智能终端MTT AICUBE和MTT AIBOOK；从数字世界智能体“小麦”，到加速物理AI落地的首个全栈具身智能仿真平台MT Lambda，再到持续进化的MUSA生态。

夸娥智算集群，全链路加速大模型训推

在智算基础设施领域，摩尔线程以夸娥（KUAE）智算集群为核心，构建起面向词元时代需求的高性能AI计算底座。目前，夸娥万卡级智算集群已经成功落地，多项关键指标达到国际主流水平，Dense大模型训练模型算力利用率（MFU）达 60%，MoE大模型训练MFU达40%，有效训练时长达90%，训练线性扩展效率达95%。这些成果表明，摩尔线程已具备支撑超大规模模型长期、稳定、高效训练的系统级能力。

大模型训练是一项复杂的系统工程，覆盖预训练、持续预训练（CPT）、长文本训练、监督微调（SFT）以及强化学习（RL）等多个环节。围绕大模型训练全流程，摩尔线程推出夸娥训练套件，覆盖预训练与后训练链路，包含训练框架、AI框架及训练辅助工具等核心组件，并针对强化学习后训练场景进行了专项优化。该套件已兼容VeRL、Slime等业界主流强化学习训练框架与训推协同方案，同时完成了对多项微调框架的适配，进一步降低开发者在大模型训练与调优过程中的迁移和使用成本。面对高达数十万亿Tokens的超大规模数据集，基于摩尔线程万卡集群训练的科学基础大模型已实现全流程训练技术验证，并在MMLU等评测指标上持续提升，展现出夸娥智算集群在大规模模型训练场景中的稳定性、扩展性与工程化能力。

在推理端，摩尔线程展现了其深厚的生态底蕴与“发布即适配”（Day-0适配）的响应速度。目前，摩尔线程已全面适配DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi、Qwen等国内头部大模型，以及主流的语音、视觉理解及多模态模型。同时，摩尔线程已在全球主流推理框架SGLang主线代码中获得了官方原生支持，并开源vLLM-MUSA，使开发者能够更便捷地调用摩尔线程GPU加速能力，提升大模型推理部署与运行效率。

夸娥云服务则以“算力即服务”的方式，将底层智算能力与前沿模型推理能力快速转化为可落地的行业应用：现场展示了基于GLM模型推理服务的Vibe Coding，用户用口语描述需求即可生成专属App，整个开发由多智能体协同完成，无需手写代码；同时，AIGC微短剧制作工作流完整呈现了从剧本策划到视频合成的智能生成链路，直观展示了夸娥在内容创作、智能开发和行业应用落地中的生产力价值。

“长江”SoC驱动，开启全场景智能

发布会上，以“小麦”智能体为核心的端侧AI产品正式亮相。基于情景感知决策、长上下文历史检索、自主任务编排、多模态情绪识别以及跨端协同、端云一体的能力，“小麦”可以提供有温度的专属人格体验。其背后依托三大关键技术支撑：运行于AI原生操作系统MTT AIOS，采用独特的二维拓扑记忆系统，搭载自研Agent开源框架MTClaw。

为承载“小麦”智能体的智慧进化，摩尔线程重磅发布了全新智能家庭AI中枢——MTT AICUBE，标志着Agentic AI将走进千家万户。它深度整合了“智能体+AI PC+AI NAS”三大核心能力矩阵，以一站式解决方案赋能家庭智能体验。AICUBE内置的“小麦”智能体预装60余项技能（Skills），支持超36款APP的跨应用控制，提供智慧化的主动服务；全闪存AI NAS模块则为家庭数据提供了安全、高效的本地存储与智能管理；同时，AICUBE还具备完整的桌面AI PC能力，可轻松满足家庭用户的观影娱乐、高效办公、在线学习、云游戏以及本地大模型运行等全方位