重磅！华为发布准万亿大模型

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

据悉，训练(xùnliàn)超大规模(chāodàguīmó)和极高(gāo)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。针对这一难题，盘古团队在模型架构和训练方法上进行了创新性设计，成功地在昇腾平台上实现了准万亿MoE模型的全流程(liúchéng)训练。

图片来源：每日(měirì)经济新闻 资料图

券商中国报道，业内人士分析，华为盘古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(guóchǎn)算力+国产模型的全(quán)流程自主(zìzhǔ)可控的训练实践，同时在集群训练系统的性能上也实现(shíxiàn)了业界领先。这意味着国产AI基础设施的自主创新能力得到了进一步验证，为中国人工智能产业的发展(fāzhǎn)提供了一颗“定心丸”。

国产(guóchǎn)算力与国产模型重大突破

据悉，训练(xùnliàn)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(wěndìngxìng)往往难以保障。针对这一难题，华为盘古团队在模型架构和训练方法上进行了创新性设计(shèjì)，成功地在昇腾平台上实现了准万亿MoE模型的全流程训练。

在(zài)模型架构上(shàng)，盘古团队提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和TinyInit小初始化的(de)方法，在昇腾平台上实现了(le)(le)超过18TB数据的长期稳定训练(xùnliàn)。此外(cǐwài)，他们还提出了EP loss负载优化方法，这一设计不仅保证了各个专家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使用了业界先进的MLA和MTP架构，在预训练和后(hòu)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之间的最佳(zuìjiā)平衡。

在训练(xùnliàn)(xùnliàn)方法上，华为团队首次披露(pīlù)在昇腾CloudMatrix 384超节点上，高效打通大稀疏比MoE强化(qiánghuà)学习（RL）后训练框架的关键技术，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(shēngjí)，包括：适配昇腾硬件的自适应(shìyìng)流水掩盖策略，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(guǎnlǐ)内存(nèicún)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(zhì) 41%。

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

业内人士分析，华为此举的核心意义在于，证明了在国产AI算力平台（昇腾）上(shàng)，能够高效、稳定(wěndìng)地训练(xùnliàn)并优化达到(dádào)国际顶尖(dǐngjiān)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”和“全流程自主可控”的闭环，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(qítā)国产大模型近日也传来新消息。

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模型已完成小版本试升级，用户(yònghù)可通过(tōngguò)官方网页、App、小程序(chéngxù)进行(jìnxíng)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(móxíng)(móxíng)代码能力的(de)提升最为显著。知名代码测试平台LiveCodeBench显示，更新后的R1性能可以媲美OpenAI o3模型的高版本。

除代码能力外，R1新版本(bǎnběn)模型的文本理解与推理能力亦实现跨越式升级。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(tíshēng)。

另据央广网，5月21日，在(zài)2025腾讯云AI产业应用峰会上，腾讯大模型战略(zhànlüè)首次全景亮相，从自研的混元大(hùnyuándà)模型、到AI云基础设施(jīchǔshèshī)，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(hǎoyòng)的 AI”。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，随着AI的(de)持续落地，每个企业都将成为AI公司；每个人都将是AI加持(jiāchí)的“超级(chāojí)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：宋(sòng)欣悦(xīnyuè)）

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