2. 新增特性及变更

本章列出历次发布的新增特性及变更。

2.1. 配套MXMACA-Driver-3.6.0.11，MXMACA-SDK-3.6.0.18，MXMACA-Pytorch-3.6.0.5

2.1.1. maca-sglang-3.6.0.11

模块	特性说明
sglang	适配 v0.5.7

2.1.2. maca-modelzoo.llm.sglang-3.6.0.11

模块	特性说明
modelzoo.llm.sglang	适配 v0.5.7

2.1.3. maca-modelzoo.cnn.inference-3.6.0.11

模块	特性说明
Modelzoo.cnn.inference	支持模型List
	Classification: InceptionV4/MobileNetV3/SqueezeNet_1_1
	Detection: Yolov8s
	NLP_Transformer: BERT-Large/VideoBERT
	Video_enhancement: SRCNN
	OCR: PP-OCRv3_det
	Segmentation: ENet
	Landmark: DeepPose

2.1.4. maca-megatron-lm-3.6.0.10

模块	特性说明
megatron-lm	不再包含Megatron-LM-0.8.0，原Megatron-LM-0.8.0模型已迁移至Megatron-LM-0.12.0

2.2. 配套MXMACA-Driver-3.4.0.18，MXMACA-SDK-3.4.0.17，MXMACA-Pytorch-3.4.0.2

2.2.1. maca-mcoplib-3.4.0.5

模块	特性说明
mcoplib	首次发布，适配0.1.1

2.2.2. maca-modelzoo.llm.vllm-3.4.0.7

模块	特性说明
modelzoo.llm.vllm	适配vllm 0.11.0，新增模型：DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B、Qwen3-14B、Qwen3-VL-8B-Instruct、internlm3-8b-instruct、 Qwen3-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B、InternVL3-78B、Qwen2.5-VL-72B-Instruct

2.2.3. maca-ray-patch-3.4.0.5

模块	特性说明
ray-patch	首次发布，适配2.48.0

2.2.4. maca-vllm-metax-3.4.0.7

模块	特性说明
vllm-metax	适配vllm 0.11.0，新增模型：DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B、Qwen3-14B、Qwen3-VL-8B-Instruct、internlm3-8b-instruct、 Qwen3-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B、InternVL3-78B、Qwen2.5-VL-72B-Instruct

2.3. 配套MXMACA-Driver-3.4.0.18，MXMACA-SDK-3.4.0.15，MXMACA-Pytorch-3.4.0.2

2.3.1. maca-megatron-lm-3.4.0.5

模块	特性说明
Megatron-LM	新增模型：Llama2-7B、Deepseek-V2、Llama3-8B、Qwen2.5-7B、Qwen3-32B、 Qwen3-30B-A3B、Llama3-70B

2.3.2. maca-sglang-3.4.0.5

模块	特性说明
SGLang	适配SGLang v0.5.4

2.3.3. maca-bitsandbytes-3.4.0.5

模块	特性说明
bitsandbytes	首次发布，适配0.45.2

2.3.4. maca-deepspeed-3.4.0.5

模块	特性说明
Deepspeed	首次发布，适配0.16.5，支持Qwen3-235b-moe

2.3.5. maca-diffusers.training-3.4.0.5

模块	特性说明
diffusers.training	首次发布，适配0.28.0版本，支持模型stable-diffusion-2-1-base

2.3.6. maca-mmcv-3.4.0.5

模块	特性说明
mmcv	首次发布，适配2.2.0

2.3.7. maca-modelzoo.cnn.inference-3.4.0.5

模块	特性说明
Modelzoo.cnn.inference	支持模型List
	Classification: Densenet121/Resnet101/resnet50/vgg16
	Detection: Yolov3/Yolov5s
	Face_recognition: Retinaface/Facenet
	NLP_Transformer: Bert
	Video_enhancement: VDSR
	OCR: dbmbv3

2.3.8. maca-modelzoo.cnn.training-3.4.0.5

模块	特性说明
Modelzoo.CNN.Training	首次发布，支持模型 Resnet50、vit、densenet121、fasterrcnn、retinanet、detr、 yolov5m、deeplabv3、pspnet、bert

2.3.9. maca-modelzoo.llm.sglang-3.4.0.5

模块	特性说明
Modelzoo.LLM.SGLang	首次发布

2.3.10. maca-onnxruntime-3.4.0.5

模块	特性说明
Onnxruntime	首次发布，适配1.12.0

2.4. 配套MXMACA-Driver-3.2.0.21，MXMACA-SDK-3.2.0.12，MXMACA-Pytorch-3.2.0.6

2.4.1. maca-vllm-3.2.0.5

模块	特性说明
vLLM	OAM首次发布，适配vllm0.10.0，支持Qwen3-235B、Qwen3-235B-W8A8、DeepSeek-V3-W8A8

2.4.2. maca-modelzoo.llm.vllm-3.2.0.5

模块	特性说明
Modelzoo.LLM.vLLM	OAM首次发布
	OAM基于vllm 支持主流单卡/多卡大语言模型/多模态模型功能/性能/精度测试
	OAM支持离线/在线服务化部署

2.4.3. maca-megatron-lm-3.2.0.3

模块	特性说明
Megatron-lm	OAM首次发布，支持Qwen3-4B和Qwen3-8B预训练

2.4.4. maca-sglang-3.2.0.5

模块	特性说明
SGLang	OAM首次发布，适配SGLang v0.4.8，支持DeepSeek-W8A8、Qwen3-235B-A22B、Qwen3-235B-W8A8模型

2.5. 配套MXMACA-Driver-3.2.0.19，MXMACA-SDK-3.2.0.11，MXMACA-Pytorch-3.2.0.6

2.5.1. maca-vllm-3.2.0.4

模块	特性说明
vLLM	首次发布，适配vllm0.10.0，支持Qwen3-235B、Qwen3-235B-W8A8模型

2.5.2. maca-modelzoo.llm.vllm-3.2.0.4

模块	特性说明
Modelzoo.LLM.vLLM	首次发布
	基于vllm 支持主流单卡/多卡大语言模型/多模态模型功能/性能/精度测试
	支持离线/在线服务化部署

2.5.3. maca-megatron-lm-3.2.0.2

模块	特性说明
Megatron-lm	首次发布，支持Qwen3-4B和Qwen3-8B预训练

2.5.4. maca-sglang-3.2.0.4

模块	特性说明
SGLang	首次发布，适配SGLang v0.4.8，支持Qwen3-235B、Qwen3-235B-W8A8模型