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据证券时报5月30日消息，近日，华为(huáwèi)在MoE模型训练领域再进一步，推出参数规模高达(gāodá)7180亿的(de)全新模型——盘古(pángǔ)Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾AI计算平台上训练的准万亿(wànyì)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(jìshùxìjié)，充分体现了昇腾在超大规模MoE训练性能上的跨越。

据悉，训练超大规模和(hé)极高稀疏性的MoE模型极具挑战，训练过程中的稳定性往往(wǎngwǎng)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(téng)平台上实现了准万亿MoE模型的全流程(liúchéng)训练。

图片来源：每日经济新闻(xīnwén) 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(de)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(kěkòng)的训练实践，同时(tóngshí)在集群(jíqún)训练系统的性能上(shàng)也实现了业界领先。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(guóchǎn)算力与国产模型重大突破

据悉(jùxī)，训练超大规模和极高(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(bǎozhàng)。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(le)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。

在模型架构(jiàgòu)上，盘古(pángǔ)团队提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和TinyInit小初始化的方法(fāngfǎ)，在昇腾(téng)平台上实现了(le)超过18TB数据的长期稳定训练(xùnliàn)(xùnliàn)。此外，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(bǎochí)较好的负载均衡，也提升了专家的领域特化(tèhuà)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平衡。

在(zài)训练(xùnliàn)方法(xùnliànfāngfǎ)上，华为团队(tuánduì)首次披露在昇(shēng)腾CloudMatrix 384超节点上，高效打通大稀疏比MoE强化学习（RL）后训练框架的(de)关键技术(jìshù)，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(jiāsù)技术基础上，在不到一个月的时间内，华为团队又完成(wánchéng)了一轮迭代升级，包括：适配昇腾硬件的自适应流水掩盖策略，进一步优化算子执行程序(zhíxíngchéngxù)，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，实现了以小打大的优异(yōuyì)性能，甚至(shènzhì)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(zuìxīn)公布的2025年5月(yuè)排行榜(páihángbǎng)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(yènèirénshì)分析，华为此举的核心意义(yìyì)在于，证明了在国产AI算力(suànlì)平台（昇腾(téng)）上，能够(nénggòu)高效、稳定地训练并优化达到国际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”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、腾讯大模型也有新(xīn)消息

除了华为以外，其他国产大模型近日也(yě)传来新消息。

5月29日凌晨，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(xiǎo)版本试(shì)升级(shēngjí)，用户(yònghù)可通过官方网页、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(cǐcì)更新中，模型代码能力的提升最为显著。知名代码测试平台(píngtái)LiveCodeBench显示，更新后的R1性能(xìngnéng)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跨越式升级。其上下文长(zhǎng)度拓展至128k，长文本提取(tíqǔ)的准确率也有显著提升。

另据央广网，5月21日，在(zài)2025腾讯(téngxùn)云AI产业应用(yìngyòng)峰会上，腾讯大模型战略首次全景亮相，从自研的混元大模型、到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(shēngjí)。腾讯正通过持续打磨技术和产品能力，为企业和用户(yònghù)在大模型时代打造真正“好用的 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(suízhe)AI的持续落地，每个企业都将成为AI公司；每个人(rén)都将是(shì)AI加持的“超级个体”。

每日经济(jīngjì)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)：宋欣悦）

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