BentoML与Modular合并，旨在简化高性能推理服务，提升AI模型部署效率。两者共享开源基础，优化AI基础设施，服务超过10,000家组织。BentoML将继续作为开源项目，确保用户稳定性并推动平台整合。

Modular 26.1版本简化了高性能AI计算的构建与部署，推出了新的MAX Python API，支持跨异构硬件的GenAI模型。Mojo API得到改进，增强了错误报告和编译时语言特性，并支持Apple硅GPU。MAX已成为构建和服务GenAI模型的平台，提升了开发者体验。

2025年，Modular专注于未来AI基础设施，取得AMD和NVIDIA性能突破，推出开源MAX和Mojo库及Mammoth平台，并提供GPU编程学习资源，成功筹集2.5亿美元以加速发展。

Inworld与Modular合作成功，'Inworld TTS 1 MAX'模型在语音排行榜中位列第一。该平台测试了超过100种LLM，评估其智能、速度和成本。两款模型支持12种语言，具备语音克隆和情感标签功能，提升了文本转语音的性能与效率。

在八月底，AMD与TensorWave合作，计划在9月16日的媒体技术日展示MAX在MI355上的性能。Modular团队凭借多年技术积累，成功实现高效的AI硬件启用，并在演示中超越了AMD的优化版本，展示了卓越的性能和可移植性。

过去一个月，Modular生态系统迎来了多个社区项目和里程碑。Modular Platform 25.5发布，支持大规模批量推理，成本降低80%。社区成员积极实验Gaussian splatting，构建Mojo中的概率数据结构，并举办聚会。Mojo在2025年Stack Overflow开发者调查中首次亮相，显示出快速采用。

Modular与SF Compute联合推出大型推理批处理API，旨在降低AI生态系统中的计算成本。该API支持20多种先进模型，提供高达80%的成本节约，优化AI推理的经济结构，推动AI创新。

上个月，Modular生态系统取得显著进展，发布了25.4版本，支持AMD和NVIDIA硬件，提升BF16工作负载吞吐量。全球开发者参与Modular Hack Weekend，创造多种项目。新系统Mammoth可扩展GenAI推理，社区在内核设计和科学计算方面不断突破。

Modular旨在通过统一开发者、软件和硬件，解决AI软件生态的碎片化问题，推动AI技术的广泛应用。其平台包括Mojo编程语言、MAX服务框架和Mammoth集群管理，支持多种硬件，提升开发者体验。

Modular与AMD合作推出优化AI工作负载的Modular平台，支持AMD GPU，提供高性能的跨硬件架构AI基础设施。开发者可使用Mojo语言构建高效的GenAI部署，提升性能并降低成本。Mammoth是为大规模推理设计的Kubernetes原生调度器，增强了可扩展性和效率。

Mammoth是Modular推出的Kubernetes原生平台，旨在简化企业级AI模型的部署与管理，通过智能自动化优化模型性能，降低成本，提升GPU资源利用率，支持高效的AI服务。

五月是开源发布和技术活动的繁忙月份。5月6日发布了Modular Platform 25.3，包含超过45万行代码，支持Mojo标准库和MAX AI Kernels。同时在Los Altos举办了首次社区聚会和GPU Kernel Hackathon，吸引了100多名工程师和研究人员参与。

文章探讨了打破AI基础设施复杂性和限制的挑战，强调开发灵活易用系统的重要性。Modular团队旨在实现AI计算的民主化，降低开发门槛，促进创新。成功转型需明确愿景、共识和资源，Modular致力于为开发者提供开放现代的基础，推动行业发展。

MAX 25.2 更新提升了大型语言模型在NVIDIA GPU上的性能，支持多GPU和超轻容器，便于快速部署。4月24日将在Modular HQ举办GPU编程活动，介绍Mojo和MAX的应用。

感谢您参与Modular社区包的早期访问！本文介绍了如何使用Mojo和MAX提交包，包括创建recipe.yaml文件和测试文件。您还可以通过反馈安装过程或审查社区包来参与。如有问题，请联系Caroline或加入Modular论坛。