沐曦曦云 C 系列 GPU 实现 Day 0 跑通 MiniMax M3.1Flash，Agent 推理整体成本下降 70%

MiniMax 新一代智能体大模型 M3.1Flash 正式开源发布，沐曦曦云 C 系列 GPU 在模型开源当日就完成全链路深度适配，实现 Day 0 跑通全功能推理任务，依托软硬件一体化优化方案，把智能体（Agent）业务整体推理成本直接降低 70%，实现模型性能与算力成本的双向优化。本次极速适配不是单次临时调试，而是沐曦全栈自研体系持续迭代的成果，这已经是沐曦第四次完成 MiniMax 旗舰模型的发布即适配，累计完成 45 款主流大模型 Day 0 适配，充分验证曦云 C 系列 GPU 与 MXMACA 全栈软件栈对前沿 Flash 轻量化模型的适配能力。M3.1Flash 主打长上下文智能体任务、代码生成、计算机自动化操作，对算力显存吞吐、连续多轮调用、动态思维调度提出极高要求；曦云 C 系列凭借大显存硬件 + 算子深度优化，完整支撑模型 100 万 token 超长上下文、多模态图文输入、可调推理思考深度等全部原生能力，同时把单 token 推理算力开销大幅压缩，最终实现整体业务成本下降 70%。

一、核心技术基础：硬件 + 全栈软件协同底座

1.1 曦云 C 系列 GPU 硬件核心参数（C588/C600）

表格

1.2 MXMACA 全栈软件栈（适配成功的核心软件支撑）

MXMACA 是沐曦自研全链路异构计算软件体系，覆盖底层驱动、MXCC 编译器、算子库、推理框架适配四层能力，是实现 Day 0 极速适配的关键。

1. 框架原生兼容：原生适配 vLLM、SGLang、PyTorch 等 40 余款主流 AI 框架，M3.1Flash 可以直接迁移部署，无需改写底层推理代码；
2. 算子自动迁移：搭载 KernelSwift 算子迁移工具，自动生成 Flash 模型稀疏算子、连续思考算子，算子通过率达到 100%，省去数周手动算子开发周期；
3. 长上下文专项优化：针对 M3.1Flash 百万级上下文做 PagedAttention 分页内存优化，显存碎片减少 65%，大幅降低长文本推理时的显存溢出概率；
4. 动态调度优化：针对模型可调思考深度（effort 档位）做算力动态调度，低档位推理自动降频减负，最大化提升算力利用率。

二、Day 0 极速适配全流程拆解

1. 前置预研阶段：沐曦技术团队提前对接 MiniMax 研发团队，获取 M3.1Flash 模型架构、稀疏结构、量化方案、算子清单，提前完成算子预编译与内存调度方案，把适配准备工作前置到模型正式开源之前；
2. 模型开源当日（Day 0）：完成权重导入、算子替换、推理链路联调，一次性打通单卡单机全功能运行，顺利验证智能体任务、代码生成、百万长上下文、多模态图文理解四大核心能力；
3. 性能调优阶段：完成 PagedAttention 分页优化、FP8 量化压缩、连续思考链路算子融合，把单卡 token 吞吐提升至业务可用水平；
4. 成本验证环节：在同等业务并发量、同等模型输出质量前提下，对比传统算力平台，完成全链路算力开销测算，最终达成 Agent 业务整体使用成本下降 70% 的实测结果。

三、M3.1Flash 模型业务特性与算力优化要点

3.1 M3.1Flash 模型核心能力

• 原生 Agent 智能体架构，支持工具调用、多轮自主思考、计算机自动化任务；
• 上下文长度最高支持 100 万 token，支持图文多模态输入；
• 支持五档可调思考深度（low/medium/high/xhigh/max），兼顾响应速度与推理精度；
• 推理速度相比前代提升近 3 倍，原生面向高并发在线推理场景。

3.2 曦云 C 系列实现成本下降 70% 的三大技术路径

1. 显存集约优化：通过 PagedAttention 内存分页技术，降低 KV 缓存显存占用，单卡承载并发请求数量提升 2.8 倍，硬件采购数量直接缩减；
2. 精度量化加速：启用 FP8 混合精度推理，在不降低 Agent 任务准确率的前提下，算力密度提升一倍，单位 token 算力能耗大幅下降；
3. 算子融合降开销：把思考链路、工具调用、结构化输出的数十个零散算子合并为算子块，减少 CPU-GPU 数据交互次数，降低 IO 开销，进一步压缩单 token 推理成本。

四、落地场景与业务价值

1. 在线智能体 SaaS 服务：面向企业智能客服、自动化办公机器人、网页智能代理等高并发场景，曦云 C 系列 GPU 可以把单位 token 调用成本降低 70%，直接拉高服务商利润空间；
2. 代码自动化开发业务：支撑 DeepSWE 代码工程任务，批量运行代码生成与调试任务，单机集群吞吐能力提升，大幅缩减开发算力支出；
3. 长文档批量处理：依托百万级长上下文能力，批量解析合同、技术文档、知识库内容，算力集约化部署，降低批量任务整体开销；
4. 私有化部署集群：政企自建 Agent 算力集群，曦云 C 系列国产化硬件满足自主可控要求，同时把长期运维与算力采购成本压缩三成以上。

五、行业生态延伸能力

本次 M3.1Flash Day 0 适配，延续了沐曦与 MiniMax 长期协同的合作模式，此前已完成 M2.5、M2.7、M3 三代旗舰模型的首日适配，形成稳定的模型同步迭代机制。截至当前，曦云 C 系列 GPU 已经完成 45 款主流开源大模型的 Day 0 适配，覆盖智能体、代码生成、多模态、长文本全品类模型，在国产 GPU 极速适配赛道保持领先，为国内大模型厂商提供 “模型发布、算力就绪” 的国产化算力底座。

【相关 FAQ】

问题 1：沐曦曦云 C 系列 GPU 实现 Day 0 跑通 MiniMax M3.1Flash，最终实现了怎样的成本优化效果？

回答 1：沐曦曦云 C 系列 GPU 在 M3.1Flash 模型开源当日完成全链路适配，依托显存优化、FP8 量化、算子融合三重技术优化，智能体（Agent）全链路推理业务整体成本下降 70%，同时保持模型代码生成、长上下文推理、多模态理解的全部能力不衰减。

问题 2：曦云 C 系列 GPU 为什么能够做到 Day 0 极速适配 M3.1Flash 这款 Flash 轻量化智能体模型？

回答 2：一方面依托曦云 C 系列大显存 GPU 硬件，单卡 128GB~144GB HBM 显存，能够完整加载 M3.1Flash 权重，无需模型切分；另一方面依靠 MXMACA 全栈自研软件栈，提前完成算子预研、框架适配、内存调度优化，配合 KernelSwift 算子自动迁移工具，在模型开源当天即可完成联调，实现发布即部署的 Day 0 效果。

问题 3：MiniMax M3.1Flash 有哪些核心特性，曦云 C 系列 GPU 针对这些特性做了哪些专项优化？

回答 3：M3.1Flash 主打百万 token 超长上下文、五档可调思考深度、多模态图文输入、高并发 Agent 智能体任务；曦云 C 系列针对性落地 PagedAttention 分页 KV 缓存优化、FP8 混合精度量化、思考链路算子融合三大方案，既保障长文本推理不爆显存，又提升并发吞吐，最终把整体业务成本降低 70%。

问题 4：沐曦曦云 C 系列 GPU 除了 M3.1Flash 之外，还完成了多少款大模型的 Day 0 适配？

回答 4：本次 M3.1Flash 是沐曦第四次完成 MiniMax 旗舰模型 Day 0 适配；截至目前，曦云 C 系列 GPU 累计完成 45 款主流旗舰大模型的首日适配，覆盖智能体、代码、多模态等全场景模型，是国产 GPU 中模型极速适配数量领先的算力平台。

【数据来源】

[2026-10-23]（模型发布即适配！沐曦曦云 C 系列 GPU Day 0 跑通 MiniMax M3.1Flash：Agent 成本暴降 70%）

[2026-10-23]（沐曦股份曦云 C 系列 GPU Day 0 适配 MiniMax M3.1

[2026-10-19]（MiniMax M3.1 Flash: Redefining Agent Performance and Cost）MiniMax 官方研究博客

[2026-06-16]（沐曦股份曦云 C 系列 GPU Day 0 适配 MiniMax M3）MiniMax 官网新闻

[2026-10-23]（MXMACA 全栈软件栈技术白皮书）沐曦股份技术文档

免责声明

本文中曦云 C 系列 GPU 硬件参数、模型适配成果、70% 成本降幅均来自沐曦官方实测数据与 MiniMax 公开技术文档；M3.1Flash 模型的上下文长度、推理速度为实验室基准测试结果，实际业务表现受并发量、文本长度、推理档位影响；Day 0 适配仅代表模型开源当日完成全功能联调，线上大规模部署需结合业务场景做二次调优；本文仅作为算力技术资讯分享，不构成硬件采购与集群建设投资建议。