国产算力Day-0适配：摩尔线程MTT S5000跑通DeepSeek V4.1 Flash

9月11日，摩尔线程宣布，基于MTT S5000 AI训推一体智算卡和自研MUSA软件栈，已完成对DeepSeek新一代原生多模态大模型DeepSeek-V4.1-Flash的适配，实现了对该模型的Day-0支持，也就是模型发布当天就能在国产算力卡上跑起来。同时，国家超算互联网平台已上线该模型的API服务与权重文件，企业、科研机构和开发者可以下载权重，做二次开发和本地部署。

先看这个模型的分量。DeepSeek-V4.1-Flash是一个5520亿参数的MoE（混合专家）模型，采用了全新的Causal-Encoder-Decoder非对称架构：输入侧激活参数约80亿，输出侧约160亿。这种“两边不对称”的设计，思路是在保住模型能力的同时压低推理成本——真正参与计算的那部分参数被控制住，部署门槛随之下降。据披露，它在部分核心指标上超过了此前的旗舰模型V4-Pro。

摩尔线程这次适配，路径上有几处值得看。第一，它直接对接SGLang官方主线。MUSA已经成为SGLang的官方后端，这意味着国产算力卡可以复用开源推理框架的模型定义、调度逻辑、服务接口和多模态输入处理管线，不用为每个新模型从零写一套适配代码，从模型发布到服务拉起的周期被大幅缩短。第二，它复用了已有基础设施。摩尔线程此前已完成DeepSeek-V4相关算子、缓存、通信和运行时的建设，在多模态适配上积累过视觉编码、图文预处理的经验，所以面对V4.1-Flash，主要工作是补齐新架构的差异、关键路径和多模态链路，而非从零开始。第三，针对新引入的算子，它用了多渠道并行的方式补：有的跟随官方主线快速适配，有的用于快速建立正确性基线，有的负责持续迭代关键算子性能。

能力上，这次适配同步支持了V4.1-Flash的原生多模态能力。依托SGLang主线的多模态接入路径和MUSA在视觉编码、图文处理链路上的适配，图文混合输入、图像理解、视觉问答、图表解析等任务，都可以在MTT S5000上直接运行，无需额外拼装视觉模型。

后续优化方向也已经列出，包括融合内核、FP4精度的KV Cache、长上下文内存管理、算子调度和图模式，以及Prefill/Decode分离等。这些优化逐步落地后，模型在国产卡上的性能还会继续释放。

为什么Day-0适配值得单独说？因为在大模型时代，一款新模型发布后能不能第一时间在某种算力上跑起来，直接决定了这条算力路线是否“可用”。适配慢一步，开发者和企业就会先流向适配更快的平台。这次国产智算卡能在模型发布当天完成权重加载、推理服务启动和文本问答验证，说明国产算力在软件栈和开源生态的对接上，已经从“事后追赶”走到了“同步跟进”。对那些希望把大模型私有化部署、又不希望被单一生态锁定的团队来说，多一个可选的国产算力底座，等于多一分议价空间和自主权。