摩尔线程发布开源代码大模型MusaCoder 性能领先行业助力GPU开发降本增效

摩尔线程近日宣布，正式开源一款专为GPU底层算子生成设计的代码大模型——MusaCoder，并同步推出9B和27B两种参数规模的版本。这一成果标志着国内在GPU算力领域的技术突破，成为全球首个基于国产GPU算力底座完成全链路训练与验证的开源代码大模型。

MusaCoder的训练与验证全程依托摩尔线程自主研发的MTT S5000 GPU构建的夸娥智算集群完成，实现了从数据预处理到模型优化的全链条国产化。该模型的核心功能是支持从PyTorch标准算子自动生成高性能的CUDA和MUSA原生内核代码，显著降低了开发者手动编写底层GPU算子的技术门槛，同时提升了代码生成、验证和优化的效率。

在性能评测方面，MusaCoder展现出强劲的竞争力。根据KernelBench基准测试结果，27B参数版本的MusaCoder-27B-RL在Overall Pass@8指标上达到93.2%，Avg.@8指标为88.60%，超越了Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4 Pro、GLM-5.1和Kimi K2.6等国际主流代码模型，跻身行业领先水平。

这一成果不仅为国内GPU生态建设提供了重要工具，也为高性能计算领域开发者提供了更高效的代码生成解决方案。摩尔线程表示，MusaCoder的开源将促进技术社区的协作创新，推动国产GPU在人工智能、科学计算等场景的广泛应用。