依托面向多种AI芯片的统一开源系统软件栈众智FlagOS的跨芯能力，众智FlagOS社区在Qwen3.5模型发布后，即完成了397B MoE多模态模型的全量适配、精度对齐、及多芯片迁移，实现Qwen3.5在多款芯片的同步适配上线。

还在为云端大模型的隐私风险和高昂 Token 成本发愁？众智 FlagOS 联合腾讯云 HAI，正式将 Qwen3-4B-hygon-flagos 模型镜像上线！本文手把手教你在国产 AI 芯片上快速部署 FlagOS + OpenClaw，以小模型驱动智能体执行任务，并无缝接入 QQ 机器人 。带你零门槛体验本地 7×24 小时待命的“数字员工”，轻松实现“养虾”自由！

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FlagCX统一通信库发布v0.7.0版本，新增uniRunner全场景统一模式，实现同构/异构芯片的互联互通。该版本基于Kernel-free Non-reduce技术，通过Device-buffer IPC/RDMA能力实现芯片解耦，无需依赖厂商原生通信库。性能测试显示，异构场景下通信带宽提升最高达4.57倍，同时支持10款主流AI芯片。新版本还提供了多芯片编译指南和PyTorch DDP测试

2025年10月6日–17日，国际电信联盟（ITU-T）SG21 日内瓦全会期间，基于众智FlagOS（面向多种AI芯片的统一开源系统软件栈）的统一通信库FlagCX技术，由智源研究院联合中国信息通信研究院牵头的ITU国际标准项目——《F.FUCL Requirements and Framework of Cross-Platform Unified Communication Librarie

编者按： 针对 MoE 推理的性能瓶颈，众智 FlagOS 基于 Triton 语言扩展 TLE（Triton Language Extensions） 设计并实现两套针对性优化方案，目前已全量集成至 FlagTree 编译器中，开发者安装 FlagTree 后即可直接调用 TLE 接口编写高性能 MoE 算子： triton_atomic_fused 方案：面向大 token 场景优化，通过单

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  “FlagOS开放计算全球挑战赛”是众智FlagOS社区、北京智源人工智能研究院联合主办的一项多赛季、综合性赛事。大赛鼓励开发者基于统一AI系统软件栈FlagOS的能力进行创作实战和创新探索，促进AI开发者能力提升。 多赛季总奖金池累积会高达200万元，各个赛季的优胜者将共享奖金并获得主办方颁发的荣誉证书。无论你是专攻AI算法与系统的工程师，还是精通硬件与编译器的极客，只要你对破解A

大模型步入长上下文时代，高质量数据标注的“工业级”解法由谁定义？FlagOS 全球挑战赛的赛道三正在火热进行中，诚邀全球开发者基于 Qwen3-4B 特供模型与 FlagScale 框架，共同攻克超长文本标注瓶颈。这不仅是一场最高 3 万元奖金的竞技，更是亲手为 AI 基础设施打下“立基”之战。开源成果将收录至 OpenSeek 官方仓库。期待与每一位技术共建者，共同定义下一代数据基石！

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