Qwen3-Coder-Next 是面向编程智能体与本地开发的开源 MoE 代码模型，昇腾已同步完成 MindSpeed 与 vLLM-Ascend 适配。本文介绍模型核心特性，并手把手讲解在昇腾上的完整上手路径：MindSpeed-LLM 侧涵盖环境配置、HF 权重转换、预训练/微调数据预处理及训练推理脚本；vLLM-Ascend 侧涵盖 Docker 部署、离线/在线推理示例，助开发者快速尝鲜

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Qwen3-Coder-Next 是面向编程智能体与本地开发的开源 MoE 代码模型，昇腾已同步完成 MindSpeed 与 vLLM-Ascend 适配。本文介绍模型核心特性，并手把手讲解在昇腾上的完整上手路径：MindSpeed-LLM 侧涵盖环境配置、HF 权重转换、预训练/微调数据预处理及训练推理脚本；vLLM-Ascend 侧涵盖 Docker 部署、离线/在线推理示例，助开发者快速尝鲜

本期为大家介绍了基于MindSpeed LLM部署高效部署Step-3.5-Flash模型训练，更多关于大语言模型训练的能力和技术，欢迎开发者体验、贡献与共建！MindSpeed LLM 开源仓库昇腾开源微信小助手：ascendosc。

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本文基于 Atlas 800T A2，围绕 Qwen3-30B-A3B MoE 模型在异步 RL 训练场景下的全链路调优，覆盖 vLLM-Ascend 推理侧 EP/TP 切分、MoE 算子与 HCCL AIV 通信优化，以及 FSDP 训练侧 GMM 融合、Ulysses 负载均衡与 Megatron 对比选型；并完成 Fully-Async 架构在昇腾 NPU 上的适配，通过 stalenes

本文基于 Atlas 800T A2，围绕 Qwen3-30B-A3B MoE 模型在异步 RL 训练场景下的全链路调优，覆盖 vLLM-Ascend 推理侧 EP/TP 切分、MoE 算子与 HCCL AIV 通信优化，以及 FSDP 训练侧 GMM 融合、Ulysses 负载均衡与 Megatron 对比选型；并完成 Fully-Async 架构在昇腾 NPU 上的适配，通过 stalenes

本文基于 Atlas 800T A2，围绕 Qwen3-30B-A3B MoE 模型在异步 RL 训练场景下的全链路调优，覆盖 vLLM-Ascend 推理侧 EP/TP 切分、MoE 算子与 HCCL AIV 通信优化，以及 FSDP 训练侧 GMM 融合、Ulysses 负载均衡与 Megatron 对比选型；并完成 Fully-Async 架构在昇腾 NPU 上的适配，通过 stalenes

本文介绍全模态开源训练框架 VeOmni 在昇腾 NPU 上的原生支持进展，涵盖 FSDP/EP/SP 等并行能力与 Qwen3-VL 等主流模型适配；并以 Qwen3-VL 30B 为例，手把手讲解环境安装、数据准备、权重下载与训练启动，验证昇腾平台训练效果与参考曲线一致。