据了解，华为最新开源的Pro MoE 72B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Super CLUE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。 华为加入开源大军，开源了首个大模型。 6月30日，华为宣布开源盘古70亿参数的稠密模型和720亿参数的混合专家模型（盘古Pro MoE 72B）。此外，基于昇腾的模型推理技术也同步开源。华为表示，此 举是华为践行昇腾生态战略的又一关键举措，将推动大模型技术的研究与创新发展，加速推进人工智能在千行百业的应用与价值创造。 最近一段时间以来，华为公开了一系列基于昇腾的大模型技术，让国内AI开发者备感期待。 今年6月20日举办的华为开发者大会2025上，华为重磅发布了盘古大模型5.5。全新升级的盘古大模型5.5包含了五大基础模型，分别面向NLP（自然语言处理）、多 模态、预测、科学计算、计算机视觉领域，推动大模型成为行业数智化转型的核心动力。会上，华为还发布了基于Cloud Matrix384超节点的新一代昇 ...

值得一提的是，5月30日，证券时报·券商中国记者从华为获悉，华为在MoE模型训练领域再进一步，重 磅推出参数规模高达7180亿的全新模型——盘古Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾AI计算平台上训练 的准万亿MoE模型。同时，华为发布盘古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MoE训练性能上的跨越。 据悉，训练超大规模和极高稀疏性的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，成功地在昇腾平台上实现了准万亿 MoE模型的全流程训练。 "一年以来，盘古大模型深入行业解难题，在30多个行业、500多个场景中落地。"6月20日下午，在华为 开发者大会2025上，华为常务董事、华为云计算CEO张平安分享了盘古大模型在工业、农业、科研等领 域的丰富创新应用和落地实践，并重磅发布盘古大模型5.5，在自然语言处理、多模态等5大基础模型全 面升级，加速重塑千行万业。 会上，华为云还发布了盘古医学、金融、政务、工业、汽车五个具备深度思考能力的行业自然语言大模 型，加速行业智能化，并将在6月底正式上 ...

全栈国产化AI巡考系统 2025年高考期间，湖北移动打造的全国首个全栈国产化AI巡考系统，整合专线网络、云平台、智能业 务和安全防护四大核心模块，为全省高考考场提供了智能化的巡考服务，为高考公平公正保驾护航，更 通过全链条国产化技术应用，开创了教育考试管理领域的"中国智造"实践范本。 科技赋能开启教育数智化新征程 湖北AI巡考系统首次上线后顺利完成高考实战场景大规模视频拉流、高并发流量涌现、高强度计算等 多重挑战，展现了科技对教育考试管理数智化的有力推动。相关算法模型完成了昇腾硬件适配调优，采 用CV大小模型结合的方式，不仅节省了算力成本，也大幅降低了巡考算法的误报率和虚警。同时中心 算力资源池部署的方式也允许算力资源弹性伸缩，面对考场不同的需求做到算力灵活调配，快速部署， 高效维护。AI巡考系统对考场考生行为特征进行分析并生成报告，为考务管理提供决策依据，通过实 时监控服务器运行情况，定时完成日志巡检，保障AI巡考系统稳定运行，为高考保驾护航。 全栈国产化技术筑牢公平基石 在中国移动智算中心(武汉)的算力枢纽内，中国移动成研院开发的算法模型在昇腾服务器进行部署，对 来自全省1.7万余路考场的视频流同时进行实 ...

华为盘古Ultra MoE模型突破 - 公司推出参数规模高达7180亿的全新模型盘古Ultra MoE，实现全流程在昇腾AI计算平台训练的准万亿MoE模型 [1] - 披露模型架构和训练方法技术报告，体现昇腾在超大规模MoE训练性能上的跨越 [1] - 针对训练稳定性难题，团队创新设计Depth-Scaled Sandwich-Norm架构和TinyInit小初始化方法，实现18TB数据长期稳定训练 [4] - 采用EP loss负载优化方法保证专家间负载均衡并提升领域特化能力，结合MLA/MTP架构及Dropless策略实现效果与效率平衡 [4] 昇腾平台技术进展 - 在昇腾CloudMatrix 384超节点上打通大稀疏比MoE强化学习后训练框架关键技术，使RL后训练进入超节点集群时代 [5] - 通过自适应流水掩盖策略、算子优化、内存管理等技术迭代，万卡集群预训练MFU从30%提升至41% [5] - 盘古Pro MoE模型以720亿参数量实现媲美千亿级模型的性能，在SuperCLUE榜单中位列千亿级以内国内并列第一 [5] 国产AI全栈自主可控意义 - 实现国产算力+国产模型全流程自主可控训练实践，集群训练系统性能达业界领先水平 [3] - 证明昇腾平台可高效稳定训练国际顶尖水平超大规模稀疏模型，完成从硬件到软件的全栈国产化闭环 [6] 其他国产大模型动态 - DeepSeek-R1-0528模型开源，代码能力媲美OpenAI o3高版本，上下文长度扩展至128k且文本理解能力显著提升 [7] - 腾讯在AI产业应用峰会展示混元大模型矩阵升级，涵盖云基础设施、开发工具及场景应用，推动企业AI化转型 [7][8]

5月30日，券商中国记者从华为获悉，华为在MoE模型训练领域再进一步，重磅推出参数规模高达7180亿的全 新模型——盘古Ultra MoE，这是一个全流程在昇腾AI计算平台上训练的准万亿MoE模型。同时，华为发布盘 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MoE训练性能 上的跨越。 中国AI产业注入强心剂。 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算力+国产模 型的全流程自主可控的训练实践，同时在集群训练系统的性能上也实现了业界领先。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"。 国产算力与国产模型重大突破 据悉，训练超大规模和极高稀疏性的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，成功地在昇腾平台上实现了准万亿MoE模型的全流 程训练。 在模型架构上，盘古团队提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和TinyInit小初始化的方法， ...

大模型行业发展趋势 - 2025年春节前DeepSeek-R1模型发布成为行业分水岭，重新定义中国大模型叙事逻辑 [8][10] - 2023年国内开启"百模大战"，2024年"AI六小虎"成为主角，智谱累计融资40亿元，月之暗面融资超13亿美元 [10] - 2025年行业主题转变为"六大推理模型迎战OpenAI"，百度、阿里、字节、腾讯、科大讯飞等厂商快速跟进发布推理模型 [10][19] 技术路线演变 - OpenAI模型体系分为GPT系列和o系列，2024年o1发布标志转向"结构化推理"能力 [12][15] - 大模型范式从预训练参数Scaling Law转向强化学习推理计算新Scaling Law [15] - GPT系列将逐步退出，GPT4将于2025年4月30日退役，完全被GPT4o取代 [15] 国内主要厂商动态 - DeepSeek-R1训练成本仅560万美元，远低于美国公司数千万美元投入，具有极致性价比 [23] - 百度文心X1采用"思维链-行动链"协同训练，可自动拆解复杂任务为20多个推理步骤 [23] - 科大讯飞星火X1基于全国产算力训练，在重点行业测试中超越OpenAI和DeepSeek [25] - 字节豆包模型价格降至0.0008元/千Tokens，主导行业价格战 [25] - 腾讯混元通过集团资源倾斜实现逆袭，2025年春节后获得重点推广 [25] 行业竞争格局 - 国内六大推理模型水平接近OpenAI o3，部分测试指标实现超越 [22] - 模型性能只是客户选择标准之一，还需考虑数据、生态等多方面因素 [25] - AI六小虎面临转型压力，方向与大厂重合但资源依赖大厂 [28] 国产化进程 - 英伟达可能暂停RTX 5090D供应，加剧行业"卡脖子"风险 [28] - 科大讯飞通过四大核心技术优化实现MoE模型集群推理性能翻倍 [28] - 全栈国产化大模型有望成为新主流，摆脱国际环境制约 [28][29]