2026 年 8 月 18 日，ModCon 2026 大会在旧金山开幕。Modular 在主题演讲中宣布了五项决定：Mojo 语言编译器与工具链以 Apache 2.0（附加 LLVM 例外条款）许可完整开源；推理服务 Modular Cloud 正式商用；平台新增 AWS Trainium、Google TPU、Qualcomm Cloud AI 100 Ultra 与 Dragonfly 加速器支持；Mojo 将与 Microsoft Windows 团队合作推出原生 Windows 支持；MAX 许可证移除设备用量限制并转向 source-available 加联盟计划。此时距 Qualcomm 完成对 Modular 的收购（7 月 29 日）仅三周。
从标准库到编译器：四年开源路线走完最后一格
Modular 由 Chris Lattner 创立。Lattner 的履历覆盖 LLVM、Clang 和 Swift，Mojo 语言由他主导设计，定位为面向异构硬件（CPU、GPU、AI 加速器）的系统编程语言。开源路径是渐进式的：2024 年开源 Mojo 标准库，2025 年开源用 Mojo 编写的数十万行 MAX kernel 代码，8 月 11 日 Mojo 发布 1.0 版本并给出稳定性承诺，8 月 18 日编译器与工具链整体开源。
Modular 对许可选择的解释写在官方博客里：Apache 2.0 是编程语言与编译器的黄金标准，附加的 LLVM 例外条款进一步放宽了用 Mojo 编译产物的分发自由。公司同时说明了贡献策略：标准库自 2024 年起接受社区贡献，编译器与工具链暂不接受贡献，计划年底前开放。
仓库地址为 github.com/modular/modular，主分支包含以下目录：
| 目录 | 内容 |
|---|---|
| KGEN | Mojo 编译器 |
| mojo/stdlib | Mojo 标准库 |
| max/kernels | MAX 加速库 kernel |
| max/python/max/serve | MAX 推理服务，提供 OpenAI 兼容端点 |
| max/python/max/pipelines | MAX 模型管线（基于 Python 的计算图） |
| max/examples、mojo/examples | 代码示例 |
从源码构建编译器的完整流程只需两条命令。克隆仓库后执行：
git clone https://github.com/modular/modular.git
cd modular
./bazelw run --config=build-mojo KGEN:mojo -- run hello.mojo构建系统使用 Bazel。--config=build-mojo 从本地源码完整编译编译器与标准库；--config=prebuilt-mojo 则下载官方 nightly 二进制，节省编译时间。修改编译器或标准库代码后跑测试：
./bazelw test --config=build-mojo mojo/stdlib/test/...一条命令会自动下载或构建编译 Mojo 编译器所需的一切依赖。官方同时提示：当前自定义 MAX kernel 或模型仍需预编译版 Mojo 编译器。
Modular Cloud：从 OpenRouter 匿名端点到正式商用
Modular Cloud 定位为整套 Modular 栈的生产化服务，地址在 console.modular.com。它提供两类接入方式：共享端点走 OpenAI 兼容接口按 token 计费；专属部署跑在 Modular 自有算力或用户自有算力的隔离保留实例上。
这个服务此前以 ModelRun 的名义为 OpenRouter 供流数月，端点延迟与吞吐指标持续排在平台前列。独立评测机构 Artificial Analysis 的数据给出了同样的结论。
旗舰客户是 MiniMax。M3 模型运行在 Modular 的专属部署上，生产流量达到每分钟数十亿 token。支撑这个规模需要跨栈优化：用 MAX 原生实现 M3 架构、编写并调优 MiniMax Sparse Attention（MSA）专用 kernel、围绕真实流量模式做部署优化。M3 组合了 100 万 token 上下文窗口、原生多模态与 MSA 稀疏注意力架构，后者按需选取相关 KV 块，降低上下文扩张带来的计算开销。
硬件版图：Trainium、TPU、Dragonfly 与 10 倍工程量缩减
Modular Cloud 此前在 NVIDIA 与 AMD GPU 上承载生产流量。本次新增的四类芯片把平台从 GPU 扩展到专用 AI 加速器：AWS Trainium、Google TPU、Qualcomm Cloud AI 100 Ultra 与 Qualcomm Dragonfly。四者共用同一套建模 API、serving 工作流、编程语言与核心抽象，模型写一次即可带到不同硬件架构，无需围绕硬件重写软件栈。
Modular 披露的工程效率数据：每类新硬件的 bring-up（首次适配）工程量相比传统做法缩减超过 10 倍。其中 Google TPU 的支持由 HTEC 工程团队独立完成，耗时数月、投入数名工程师，Modular 只扮演支持角色。这条生态路径是联盟计划的直接论据：如果第三方团队可以自主完成一类硬件的适配，平台就具备了不被单一厂商路线图锁定的扩展能力。
MAX 转向：设备限制取消与联盟计划
MAX 推理框架的许可调整包含两部分。其一，许可证不再包含设备用量限制。其二，MAX 转向 source-available，配套一个开放联盟计划，硬件厂商、模型提供商、云公司与数据中心运营商可以直接参与 MAX 的集成与优化。d-Matrix CEO Sid Sheth 在官方公告中表态支持开放标准下的异构计算合作。
Qualcomm 收购带来的悬念在公告中有了正面回应：Modular Platform 将继续支持并优化包括与 Qualcomm 直接竞争的硬件在内的广泛硬件。Lattner 在会前的公开信里写得更直白：AI 开发者值得拥有选择硬件的自主权。
开发者视角的几个事实
Mojo 1.0 于 8 月 11 日发布，核心是稳定性承诺：1.x 周期内语言变更以增量添加为主，破坏性修改按 C++ 等成熟语言的演化标准管理，每次破坏性修改附带废弃别名与编译器自动修复提示。自标准库开源以来，近 200 名贡献者提交了超过 1100 个 PR，改动超过 20 万行代码。
原生 Windows 支持由 Microsoft Windows 团队合作推进。Windows Platform + Developer 部门 CVP Logan Iyer 在公告中表示，每天都有数百万开发者在 Windows 上构建，微软承诺帮助他们在自选平台上获得所需工具。此前 Windows 开发者只能通过 WSL 使用 Mojo。
安装 Mojo 1.0 的命令：
uv pip install --upgrade mojoMAX 推理框架：
uv pip install max[all]编译器贡献通道年底前开放；标准库贡献入口在仓库 CONTRIBUTING.md。社区渠道包括 forum.modular.com 论坛、Discord 与每月社区会议。