Релиз модели17 сентября 2026 г., 22:17 МСК🤖 Auto

Mojo 1.1: Открытый компилятор, ускорение GPU и стабильный SIMD

Modular выпустила Mojo 1.1 с поддержкой сообщества, оптимизацией для AMD/NVIDIA и стабильным API. Параллельно обновлена платформа MAX до версии 26.6.

Баннер новости 7737

Открытый исходный код и вклад сообщества

После приобретения стартапа Modular компанией Qualcomm, язык программирования Mojo для AI-вычислений стал полностью открытым. Выход версии 1.1 знаменует важный этап: теперь в компилятор Mojo принимаются внешние вклады от сообщества. Это позволяет разработчикам напрямую влиять на развитие ключевых компонентов языка, созданного Крисом Латтнером (автором LLVM и Swift).

Технические улучшения Mojo 1.1

Версия 1.1 фокусируется на производительности и удобстве разработки. Среди ключевых изменений — поддержка выведенных ссылок на члены (inferred member references), что упрощает синтаксис. Также значительно улучшено время компиляции и качество сгенерированного кода. Важным шагом стало объявление стабильным API стандартной библиотеки, включая модули для SIMD-операций, что критично для оптимизации вычислений.

Обновление платформы MAX 26.6

Параллельно с языком обновилась среда выполнения MAX до версии 26.6. Главное нововведение — поддержка генерации аудио через модель MiniMax-Music3. Кроме того, разработчики оптимизировали ядра (kernels) для графических процессоров AMD и NVIDIA, что должно обеспечить более быстрый запуск AI-задач на этих платформах.

Сводка изменений

Компонент Версия Ключевые изменения
Язык Mojo 1.1 Открытый компилятор, стабильный SIMD, ускорение компиляции
Платформа MAX 26.6 Поддержка MiniMax-Music3, оптимизация для AMD/NVIDIA
Статус Полностью open-source после сделки с Qualcomm

Почему это важно

Для разработчиков AI и системных программистов это сигнал к действию: Mojo переходит из стадии закрытого бета-тестирования в стадию активного развития силами сообщества. Стабильность API означает, что проекты на базе Mojo могут быть перенесены в продакшн с меньшими рисками рефакторинга. Оптимизация под AMD и NVIDIA расширяет аппаратную базу, на которой можно эффективно запускать современные AI-модели.

Источник: Phoronix ↗