开源首发背后的算力支撑

6月12日, 云跟某一公司声明达成全新一代原生多模态旗舰模型M3的开源首发适配, 此次合作是基于昇腾算力底座, 云智算云服务给予了全面算力支持, M3模型在编程与智能体任务方面达到前沿水准, 运用了全新注意力架构MSA, 最高能支持1M超长上下文, 这表明开发者能够免费获得并且部署此高性能模型, 削减了AI应用门槛。

原生多模态能力全面升级

M3模型不但支持文本处理, 还能够直接输入图片以及视频内容, 它拥有操作电脑桌面的本事, 这在以往的模型当中是比较少见的, 用户能够直接给模型展示屏幕截图或者录屏, 模型可以理解并且执行相应的操作, 这样的一种交互方式更加接近于人类自然习惯, 不需要额外去编写复杂的指令, 比如说, 用户能够截取软件界面图片, 使得模型自动完成操作步骤。

编程与智能体性能突出

于衡量AI编程能力的SWE – Bench Pro测试里, M3超出了GPT – 5.5以及3.1 Pro模型, 并且接近Opus 4.7水平。在SVG生成性能基准SVG – Bench之上, M3同样超越了Opus 4.7。这些数据源自多个独立测试机构, 并非厂商自评。对企业开发者来讲, 这意味着能够以更低成本获取更强大的代码生成以及自动化能力, 进而减少人工编写代码的时间。

多模态评测成绩优异

在多模态测试集当中, M3得分高于3.1 Pro模型。于面向自主Agent的端到端评测框架Claw-Eval之上, M3取得了最高分。这些评测包含了图像理解、视频分析、跨模态推理等诸多维度。测试的结果显示出, M3在理解复杂视觉场景以及作出合理决策方面表现得很突出, 适用于智能监控、自动驾驶辅助、工业质检等实际场景。

昇腾算力优化适配细节

昇腾算力上, M3完成了MSA注意力架构的算子适配, 达成了精确的KV分块以及连续访存策略, 这一优化致使模型于处理超长上下文之际维持高效, 不因内存碎片致使性能降低, 同时, 昇腾团队还完成了MOE均衡优化, 保障各专家模块在多卡间高效协作, 这意味着企业于部署M3模型之时, 能够充分运用现有昇腾硬件资源, 降低硬件采购成本。

商用部署的稳定保障

为M3的大规模推理, 云智算云服务提供了稳定的性能支撑, 借助昇腾算力底座, 企业用户享受专业级AI计算服务, 无需自建昂贵的数据中心, 云服务商负责硬件维护与网络优化, 用户仅关注模型调用及业务开发, 这种模式降低了AI技术使用门槛, 使中小企业可参与多模态AI应用创新, 据官方介绍, 已有超200家企业申请测试M3模型, 涵盖金融、医疗、教育等多个行业。

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