重磅！华为发布准万亿大模型

据证券时报5月(yuè)30日消息，近日，华为(huáwèi)在MoE模型(móxíng)训练领域再进一步，推出参数规模高达7180亿的全新模型——盘古(pángǔ)Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾(téng)AI计算平台上训练的准万亿MoE模型。华为同时发布盘古Ultra MoE模型架构和训练方法的技术报告，披露众多技术细节，充分体现了昇腾在超大规模(chāodàguīmó)MoE训练性能上的跨越。

据悉，训练超大规模和极(jí)高稀疏性的MoE模型极具挑战，训练过程中的稳定性往往难以保障。针对(zhēnduì)这一难题，盘古团队在(zài)模型架构和训练方法上(shàng)进行了创新性设计，成功地在昇腾平台上实现了准万亿MoE模型的全流程训练。

图片来源(láiyuán)：每日经济新闻 资料图

券商中国报道，业内人士分析，华为(wèi)盘古(pángǔ)Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的发布，证明华为不仅完成了国产算力+国产模型的全流程自主可控的训练实践(shíjiàn)，同时在集群训练系统的性能上也(yě)实现了业界领先。这意味着国产AI基础设施的自主创新能力(chuàngxīnnénglì)得到了进一步验证，为中国人工智能产业的发展提供了一颗“定心丸”。

国产算力(suànlì)与国产模型重大突破

据悉，训练超大规模和极高稀疏性的(de)MoE模型极具挑战，训练过程中(zhōng)的稳定性往往难以保障。针对这一难题，华为盘古(pángǔ)团队在模型架构和训练方法上进行了创新性设计，成功地在昇(shēng)腾平台上实现了准万亿MoE模型的全流程训练。

在模型架构上，盘古(pángǔ)团队提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定(wěndìng)架构和TinyInit小初始化的(de)方法(fāngfǎ)，在昇腾平台上实现了超过18TB数据的长期稳定训练。此外，他们还提出了EP loss负载优化方法，这一设计(shèjì)不仅保证了各个(gègè)专家(zhuānjiā)之间的能保持较好的负载均衡，也提升了专家的领域特化能力。同时，盘古Ultra MoE使用了业界先进(xiānjìn)的MLA和MTP架构，在预训练和后训练阶段都使用了Dropless训练策略，实现了超大规模MoE架构在模型效果与效率(xiàolǜ)之间的最佳平衡。

在训练方法上，华为(huáwèi)团队(tuánduì)首次披露在昇腾CloudMatrix 384超节点上，高效(gāoxiào)打通(dǎtōng)大稀疏比MoE强化(qiánghuà)学习(xuéxí)（RL）后训练框架(kuāngjià)的(de)关键技术，使RL后训练进入超节点集群时代。同时，在5月初发布的预训练系统加速技术基础上，在不到一个月的时间内，华为团队又完成了一轮迭代升级，包括：适配昇腾硬件的自适应流水掩盖(yǎngài)(yǎngài)策略，进一步优化算子执行程序，进一步降低Host-Bound以及提升EP通信的掩盖；自适应管理内存优化策略的开发；数据重排实现DP间Attention负载均衡；以及昇腾亲和的算子优化，这些技术实现万卡集群预训练MFU由30%大幅提升至 41%。

此外，近期发布的盘古Pro MoE大(dà)模型，在参数量仅为720亿、激活160亿参数量的情况下，通过动态激活专家网络的创新设计，实现了以(yǐ)小打大的优异性能，甚至可以媲美千亿级模型的性能表现。在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年5月排行榜上(shàng)，位居千亿参数量以内大模型排行并列(bìngliè)国内第一(dìyī)。

业内人士分析，华为此举的核心意义在于，证明了(le)在国产AI算力平台（昇腾）上，能够高效、稳定地训练(xùnliàn)并优化达到国际(guójì)顶尖水平的超大规模稀疏模型（MoE），实现了从硬件到软件、从训练到优化、从基础研究到工程落地的“全栈国产化(guóchǎnhuà)”和“全流程自主可控”的闭环(bìhuán)，并在关键性能指标上达到业界领先水平。

DeepSeek、腾讯大模型(móxíng)也有新消息

除了华为以外，其他国产大模型近日也传来(chuánlái)新消息。

5月29日(rì)凌晨，DeepSeek-R1-0528正式在Hugging Face平台开源。此前一日（5月28日），DeepSeek官方宣布DeepSeek-R1模型已完成小版本(bǎnběn)试升级(shēngjí)，用户可通过(tōngguò)官方网页、App、小程序(chéngxù)进行测试（打开深度思考），API接口和使用方式保持不变。

在此次更新中，模型代码(dàimǎ)(dàimǎ)能力的提升最为显著。知名(zhīmíng)代码测试平台LiveCodeBench显示，更新后的R1性能可以媲美OpenAI o3模型的高版本。

除代码能力(nénglì)外，R1新版本模型的文本理解与推理能力亦实现(shíxiàn)跨越式升级。其上下文长度(chángdù)拓展至128k，长文本提取的准确率也有显著提升。

另据央广网，5月21日，在2025腾讯(téngxùn)云AI产业应用峰会上，腾讯大模型(móxíng)战略首次全景亮相，从自研的(de)混元大模型、到(dào)AI云基础设施，再到智能体开发工具、知识库以及面向场景的应用，腾讯大模型矩阵产品全面升级。腾讯正通过(tōngguò)持续打磨技术和产品能力，为企业和用户在大模型时代打造真正“好用的 AI”。

腾讯集团(jítuán)高级执行副总裁、云与(yǔ)智慧产业事业(shìyè)群CEO汤道生表示，随着AI的持续落地，每个企业都将成为AI公司；每个人都将是AI加持的“超级个体”。

每日经济新闻综合自证券时报、券商中国、央广网、每日经济新闻（记者(jìzhě)：宋(sòng)欣悦）

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