摩尔线程近日宣布，正式开源其自主研发的专用代码大模型——MusaCoder，并同步推出9B与27B两种参数规模的版本。这一成果标志着国内GPU领域在底层算子生成技术上取得重要突破，为开发者提供了更高效的工具支持。
作为业内首个基于国产GPU算力底座完成全链路训练与验证的开源模型，MusaCoder的训练与验证工作全部依托于基于MTT S5000构建的夸娥智算集群。这一设计确保了模型从底层架构到上层应用的完全自主可控，为国产GPU生态建设奠定了坚实基础。
该模型的核心功能在于实现PyTorch标准算子到高性能CUDA/MUSA原生Kernel代码的自动转换。通过降低手动编写底层GPU算子的技术门槛，MusaCoder显著提升了GPU高性能计算场景下的代码开发效率，特别是在代码生成、验证和优化环节表现出色。
在权威评测平台KernelBench的测试中，MusaCoder-27B-RL版本展现出卓越性能。其Overall Pass@8指标达到93.2%，Avg.@8指标为88.60%，两项数据均超越Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4 Pro、GLM-5.1及Kimi K2.6等当前主流代码模型，达到行业领先水平。这一成果验证了国产GPU在代码生成领域的技术实力。
