4月29日，阿里云正式推出了qwen3系列的8款开源混合推理模型。摩尔线程团队在发布当天便率先完成了对qwen3全系列模型在全功能gpu上的高效支持。这一成就充分展示了musa架构以及全功能gpu在生态兼容性和快速支持能力上的卓越表现。musa架构因其出色的易用性，不仅大大减少了开发者在适配和迁移过程中的工作量，还显著提升了开发效率，为创新成果的快速落地提供了坚实的支持。

Qwen3作为国内首个“混合推理模型”，创新性地将“快思考”和“慢思考”整合进了同一模型，在推理、指令遵循、智能体功能和多语言支持方面取得了突破性的进展。此次开源的两款MoE模型分别是Qwen3-235B-A22B和Qwen3-30B-A3B；同时还包括六个Dense模型：Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B和Qwen3-0.6B。

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根据官方发布的benchmark测试结果，Qwen3-235B-A22B在代码、数学、通用能力等基准测试中的表现显著优于OpenAI-o1和Deepseek-R1版本。Qwen3-32B在各项测试中的成绩同样优于OpenAI-o3-mini。

快速支持 开放体验Qwen3创新成果

摩尔线程现已在“夸娥工场”开放上线了对Qwen3系列模型的支持成果。“夸娥工场”是摩尔线程精心打造的模型展示与体验中心，旨在为用户提供基于夸娥（KUAE）智算集群支持的模型能力体验。用户可以通过访问夸娥工场，亲自体验Qwen3强大的推理模型性能和创新技术。

▼ 夸娥工场”体验地址：

https://www.php.cn/link/e9cde247132ad24f2a476a6d7a9dbd16

▼ Qwen3体验地址：

https://www.php.cn/link/e9cde247132ad24f2a476a6d7a9dbd16:12074/

目前，主流推理引擎均可基于摩尔线程MUSA平台运行Qwen3系列模型。MUSA平台凭借其卓越性能，能够作为vLLM、Ollama、GPU Stack等各类主流开源推理引擎的后端，为Qwen3系列模型的高效运行提供强大动力。

例如，QWen3-235B-A22B（Qwen3系列最大参数量模型），基于vLLM-MUSA引擎在摩尔线程全功能GPU上稳定运行。

图示：QWen3-235B-A22B模型在vLLM-MUSA引擎适配

同时，GPU Stack引擎与llama.cpp/ollama引擎也在摩尔线程图形显卡MTT S80上高效运行，充分展示了MUSA平台的广泛兼容性与卓越性能。

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图示：GPU Stack引擎在MTT S80上运行

图示：llama.cpp/ollama引擎在MTT S80上运行

共建开源生态 持续推动国产GPU发展

摩尔线程积极响应开源社区的号召，旨在赋能更多开发者基于国产全功能GPU进行AI应用创新。在通义千问QwQ-32B发布当天，摩尔线程就成功实现了Day-0支持，这一成果充分验证了先进MUSA架构和全功能GPU的技术成熟度与可靠性。

我们诚挚欢迎广大开发者与用户前往“夸娥工场”进行体验，与此同时，开发者也可访问摩尔线程GitHub社区与开发者社区了解更多：

▼ 摩尔线程GitHub开源社区：

https://www.php.cn/link/ff5f900bac84c058978c6b16f895131f

▼ 摩尔线程开发者社区：

https://www.php.cn/link/3aa207e43a501b7a8e06242eb1dfc72d

摩尔线程始终致力于推动开源生态的发展，通过技术开放与生态共建，加速国产全功能GPU在AI计算领域的规模化应用，为更多用户提供更智能、高效的解决方案。

以上就是摩尔线程GPU率先支持Qwen3全系列模型的详细内容，更多请关注其它相关文章！

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