AI导读

阿里开源千问3.5三款新模型，摩尔线程MTT S5000 GPU实现全面适配，原生支持MUSA生态与混合注意力优化，开发者可轻松迁移CUDA项目。

内容由AI智能生成

IT之家消息，继开源 Qwen3.5-397B-A17B 之后，阿里再次宣布开源千问 3.5 最新三款中等规模模型：Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B（Dense）。

摩尔线程官方今日宣布，第一时间做出响应，已在旗舰级 AI 训推一体全功能 GPU MTT S5000 上，完成对这三款全新模型的全方位适配。摩尔线程表示，在本次 Qwen3.5 系列模型的适配过程中，MUSA 生态赋能开发者的两大核心能力得到了验证：

原生 MUSA C 支持：允许开发者直接使用 MUSA C 进行内核开发，大幅降低 CUDA 生态迁移门槛；

深度兼容 Triton-MUSA：开发者可使用熟悉的 Triton 语法编写高性能算子，并通过 Triton-MUSA 后端，无缝运行在摩尔线程全功能 GPU 上。

在底层技术层面，针对 Qwen3.5 多模态模型采用的混合注意力机制，摩尔线程实现了原生优化。基于 muDNN 计算库和 MATE 开源算子库，摩尔线程为混合注意力机制中的长序列处理提供高效支撑，成功在 MTT S5000 上实现了该模型的高性能推理。

https://github.com/QwenLM/Qwen3.5

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摩尔线程官方今日宣布，第一时间做出响应，已在旗舰级 AI 训推一体全功能 GPU MTT S5000 上，完成对这三款全新模型的全方位适配。摩尔线程表示，在本次 Qwen3.5 系列模型的适配过程中，MUSA 生态赋能开发者的两大核心能力得到了验证：

原生 MUSA C 支持：允许开发者直接使用 MUSA C 进行内核开发，大幅降低 CUDA 生态迁移门槛；

深度兼容 Triton-MUSA：开发者可使用熟悉的 Triton 语法编写高性能算子，并通过 Triton-MUSA 后端，无缝运行在摩尔线程全功能 GPU 上。

在底层技术层面，针对 Qwen3.5 多模态模型采用的混合注意力机制，摩尔线程实现了原生优化。基于 muDNN 计算库和 MATE 开源算子库，摩尔线程为混合注意力机制中的长序列处理提供高效支撑，成功在 MTT S5000 上实现了该模型的高性能推理。

https://github.com/QwenLM/Qwen3.5

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阿里开源千问3.5三款新模型，摩尔线程MTT S5000 GPU实现全面适配，原生支持MUSA生态与混合注意力优化，开发者可轻松迁移CUDA项目。

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摩尔线程官方今日宣布，第一时间做出响应，已在旗舰级 AI 训推一体全功能 GPU MTT S5000 上，完成对这三款全新模型的全方位适配。摩尔线程表示，在本次 Qwen3.5 系列模型的适配过程中，MUSA 生态赋能开发者的两大核心能力得到了验证：

原生 MUSA C 支持：允许开发者直接使用 MUSA C 进行内核开发，大幅降低 CUDA 生态迁移门槛；

深度兼容 Triton-MUSA：开发者可使用熟悉的 Triton 语法编写高性能算子，并通过 Triton-MUSA 后端，无缝运行在摩尔线程全功能 GPU 上。

在底层技术层面，针对 Qwen3.5 多模态模型采用的混合注意力机制，摩尔线程实现了原生优化。基于 muDNN 计算库和 MATE 开源算子库，摩尔线程为混合注意力机制中的长序列处理提供高效支撑，成功在 MTT S5000 上实现了该模型的高性能推理。

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阿里开源千问3.5三款新模型，摩尔线程MTT S5000 GPU实现全面适配，原生支持MUSA生态与混合注意力优化，开发者可轻松迁移CUDA项目。

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摩尔线程官方今日宣布，第一时间做出响应，已在旗舰级 AI 训推一体全功能 GPU MTT S5000 上，完成对这三款全新模型的全方位适配。摩尔线程表示，在本次 Qwen3.5 系列模型的适配过程中，MUSA 生态赋能开发者的两大核心能力得到了验证：

原生 MUSA C 支持：允许开发者直接使用 MUSA C 进行内核开发，大幅降低 CUDA 生态迁移门槛；

深度兼容 Triton-MUSA：开发者可使用熟悉的 Triton 语法编写高性能算子，并通过 Triton-MUSA 后端，无缝运行在摩尔线程全功能 GPU 上。

在底层技术层面，针对 Qwen3.5 多模态模型采用的混合注意力机制，摩尔线程实现了原生优化。基于 muDNN 计算库和 MATE 开源算子库，摩尔线程为混合注意力机制中的长序列处理提供高效支撑，成功在 MTT S5000 上实现了该模型的高性能推理。

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阿里开源千问3.5三款新模型，摩尔线程MTT S5000 GPU实现全面适配，原生支持MUSA生态与混合注意力优化，开发者可轻松迁移CUDA项目。

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摩尔线程官方今日宣布，第一时间做出响应，已在旗舰级 AI 训推一体全功能 GPU MTT S5000 上，完成对这三款全新模型的全方位适配。摩尔线程表示，在本次 Qwen3.5 系列模型的适配过程中，MUSA 生态赋能开发者的两大核心能力得到了验证：

原生 MUSA C 支持：允许开发者直接使用 MUSA C 进行内核开发，大幅降低 CUDA 生态迁移门槛；

深度兼容 Triton-MUSA：开发者可使用熟悉的 Triton 语法编写高性能算子，并通过 Triton-MUSA 后端，无缝运行在摩尔线程全功能 GPU 上。

在底层技术层面，针对 Qwen3.5 多模态模型采用的混合注意力机制，摩尔线程实现了原生优化。基于 muDNN 计算库和 MATE 开源算子库，摩尔线程为混合注意力机制中的长序列处理提供高效支撑，成功在 MTT S5000 上实现了该模型的高性能推理。

https://github.com/QwenLM/Qwen3.5