英特尔锐炫Pro B70为Qwen3.8-27B提供首日支持，实现AI应用一卡覆盖

英特尔（INTC.US）锐炫Pro B70正式为Qwen3.8-27B模型提供Day 0支持，为视觉推理、代码生成、智能体长流程任务等复杂场景提供强劲支撑，回应了开发者将大模型打造为复杂生产力工具的新需求。开发者无需等待，即可在锐炫Pro B70上开箱运行Qwen3.8-27B，使用其图像、视频理解功能，并执行复杂的跨步骤任务。

除了Qwen3.8-27B，英特尔锐炫Pro B70亦完成了Muse-Glimmer-30B稠密模型的首日适配。在多媒体生成领域，锐炫Pro B70单卡可支持量化后的MiniMax H3视频生成模型，并完成了MiniMax Music 3音乐生成模型的部署适配。现在，通过单张锐炫Pro B70，开发者即可完成涵盖Agent推理、图像生成、视频生成及音乐生成的全场景AI工作流部署，实现AI全场景的“一卡覆盖”。

Day 0阶段完成对多款前沿模型的深度适配，源于英特尔硬件架构与软件生态的敏捷协同。在锐炫Pro系列的硬件支持和OpenVINO、PyTorch、VLLM、Intel LLM-scaler、LLama.cpp等开放工具链的优化能力下，英特尔能够帮助开发者在大模型演进的前沿始终保持即时部署能力。

英特尔锐炫Pro B70具有出色的成本效益，为图形渲染、通用计算与AI加速等场景打造。它配备了32个Xe核心，32GB大容量显存，AI算力峰值高达367 TOPS。该配置能够有效支持大参数规模模型与超长上下文推理，并在多用户并发调用场景下维持高吞吐与低延迟响应，大幅优化企业与开发者的AI部署总体成本。

英特尔锐炫Pro B70灵活满足多样化部署需求，它与OpenVINO、PyTorch、vLLM、Intel LLM-scaler、Llama.cpp等工具套件兼容，使得开发者能够充分调用锐炫的功能和性能高效运行大语言模型，让模型不仅能用，而且更适合在英特尔的平台上本地部署、优化运行。其中，OpenVINO 2026版本已圆满支持Qwen最新Linear Attention + Gated DeltaNet框架，并增加了对EAGLE 3投机解码的支持，这让英特尔设备在首日就可顺利丝滑跑Qwen3.8-27B模型。

开发者现已可通过GitHub获取示例，在英特尔锐炫Pro B70硬件平台上部署并体验Qwen3.8-27B、MiniMax H3、Muse-Glimmer-30B等在内的全场景AI应用。