MiniMax 回应 H3 接入 TPU：期待高效视频推理的开源工作
Thank you for bringing H3 to TPUs! Excited to see more open-source work on efficient video inference and what it could enable: faster creative iteration, new in
MiniMax 官方回应 SGLang 将 MiniMax H3 纳入 SGLang-TorchTPU 的 TPU 支持列表，并表示期待更多围绕高效视频推理的开源工作。SGLang 称 SGLang-TorchTPU 由 SGLang 与 Google TPU 团队、Meta PyTorch 团队共同打造，已用于 Meta 的生产推理，支持模型包括 Muse Spark Open、GLM-5.3 Flash、Kimi K3、Ling 3.1 Flash 和 MiniMax H3。
查看原帖今天我们发布 SGLang-TorchTPU，由 @Google TPU 团队与 Meta @PyTorch 团队共同打造。 我们很高兴看到它正在为 Meta 的生产推理提供支持！ SGLang-TorchTPU 是 SGLang 的 TPU 插件，带来： - TPU 上的顶级开源模型：Muse Spark Open、GLM-5.3 Flash、Kimi K3、Ling 3.1 Flash、MiniMax H3 - SGLang 面向大规模智能体工作负载的生产级特性 - 自定义 MegaKernel：在 InferenceX 8K/1K 上，Muse Spark Open 在 bs=1 时解码速度达到 770 tok/s SGLang-TorchTPU 现已可用：https://t.co/ix02YggKGG
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Today we launch SGLang-TorchTPU, built with @Google TPU team and Meta @PyTorch team. We’re excited to see it powering production inference at Meta! SGLang-TorchTPU is a TPU plugin for SGLang that brings: - Top open models on TPU: Muse Spark Open, GLM-5.3 Flash, Kimi K3, Ling 3.1 Flash, MiniMax H3 - SGLang’s production features for large agentic workloads - Custom MegaKernel: Muse Spark Open hits 770 tok/s decode at bs=1 on InferenceX 8K/1K SGLang-TorchTPU is available now: https://t.co/ix02YggKGG
正文
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Thank you for bringing H3 to TPUs! Excited to see more open-source work on efficient video inference and what it could enable: faster creative iteration, new interactive experiences, and more ways for developers to build with H3.