Mojo 是 Modular AI 公司开发的一种编程语言，专门面向 AI 设计，号称比 Python 快 68000 倍。官方今日宣布，Mojo 现已开放本地下载运行，除了编译器之外，Mojo SDK 还包括一整套开发者和 IDE 工具，可以用于构建和迭代 Mojo 应用。Mojo 号称将动态和静态语言的优点结合在一起，性能可达到目前 Python 的 68,000 倍，还提供与 Python 生态系统的完全互操作性，从而可以无缝使用 Python 库。
据介绍，Mojo 是一种用于计算的高性能“Python++”编程语言，面向 AI 开发人员推出，随着时间的推移，它将发展成为 Python 的超集。目前，Mojo 已经支持与任意 Python 代码无缝集成，并具有可扩展的编程模型来针对性能关键型系统，包括人工智能中普遍存在的加速器（例如 GPU）。
此外，Mojo 允许开发者构建静态编译的可执行文件，可以在没有任何依赖项的情况下进行部署。
$ mojo build hello.? $ ./hello Hello Mojo ?! 9 6 3 $ ls -lGtranh hello* -rw-r--r-- 1 0 817 Sep 3 23:59 hello.? -rwxr-xr-x 1 0 22K Sep 3 23:59 hello
以下为使用 Mojo 计算欧几里得距离的代码：
$ mojo Welcome to Mojo! ? Expressions are delimited by a blank line. Type `:mojo help` for further assistance. 1> %%python 2. import numpy as np 3. n = 10000000 4. anp = np.random.rand(n) 5. bnp = np.random.rand(n) 6> from tensor import Tensor 7. let n: Int = 10000000 8. var a = Tensor[DType.float64](n) 9. var b = Tensor[DType.float64](n) 10. for i in range(n): 11. a[i] = anp[i].to_float64() 12. b[i] = bnp[i].to_float64() 13> from math import sqrt 14. def mojo_naive_dist(a: Tensor[DType.float64], b: Tensor[DType.float64]) -> Float64: 15. var s: Float64 = 0.0 16. n = a.num_elements() 17. for i in range(n): 18. dist = a[i] - b[i] 19. s += dist*dist 20. return sqrt(s) 23> fn mojo_fn_dist(a: Tensor[DType.float64], b: Tensor[DType.float64]) -> Float64: 24. var s: Float64 = 0.0 25. let n = a.num_elements() 26. for i in range(n): 27. let dist = a[i] - b[i] 28. s += dist*dist 29. return sqrt(s) 30. 31> let naive_dist = mojo_naive_dist(a, b) 32. let fn_dist = mojo_fn_dist(a, b) 33. print(fn_dist) 34. 1290.821425092235 35. print(naive_dist) 36. 1290.8521425092235