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据证券时报5月30日消息，近日，华为在MoE模型(móxíng)训练领域再进一步，推出参数规模高达(gāodá)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(wànyì)MoE模型。华为同时发布盘古Ultra MoE模型架构(jiàgòu)和训练方法的技术报告，披露(pīlù)众多技术细节，充分体现(chōngfèntǐxiàn)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(wěndìngxìng)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(xùnliànfāngfǎ)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(le)国产算力+国产模型的全流程自主可控的训练(xùnliàn)实践，同时在集群训练系统(xìtǒng)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(yīkē)“定心丸”。

国产算力与国产模型(móxíng)重大突破

据悉，训练超大规模和极高稀疏性的MoE模型极具(jíjù)挑战，训练过程(guòchéng)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(shàng)进行(jìnxíng)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(jiàgòu)上，盘古团队提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和(hé)(hé)TinyInit小(xiǎo)初始化的(de)(de)方法，在昇腾平台上实现了(le)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(lǐngyù)特化能力。同时，盘古Ultra MoE使用了业界先进的MLA和MTP架构，在预训练和后训练阶段都(dōu)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。

在训练(xùnliàn)方法上，华为(huáwèi)团队首次披露在昇腾CloudMatrix 384超节点(jiédiǎn)上，高效打通大稀疏比MoE强化学习（RL）后训练框架(kuāngjià)的关键技术(jìshù)，使RL后训练进入(jìnrù)超节点集群时代。同时，在5月初(yuèchū)发布(fābù)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策略，进一步优化(yōuhuà)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(dà)模型(móxíng)，在参数量(shùliàng)仅为720亿、激活160亿参(yìcān)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(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(guóchǎn)AI算力平台（昇腾）上，能够高效、稳定地训练并优化(yōuhuà)达到国际顶尖水平的超大规模稀疏(xīshū)模型（MoE），实现了从硬件到软件、从训练到优化、从基础(jīchǔ)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(dà)模型也有新消息

除了华为以外，其他国产大模型近日也传来新消息(xiāoxī)。

5月(yuè)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模型已完成小版本试(shì)升级，用户可通过官方网页(wǎngyè)、App、小程序进行(jìnxíng)测试（打开深度(shēndù)思考），API接口和使用方式保持不变。

在此次更新(gēngxīn)中，模型代码能力的提升(tíshēng)最为显著。知名代码测试平台LiveCodeBench显示(xiǎnshì)，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新版本模型(móxíng)的文本理解与推理能力亦实现跨越式升级。其上下文长度拓展至128k，长文本提取(tíqǔ)的准确率(zhǔnquèlǜ)也有显著提升。

另据央广网，5月21日，在2025腾讯云AI产业应用峰会上，腾讯大(dà)模型战略首次全景亮相，从自研的(de)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。腾讯正通过持续打磨技术和产品能力(nénglì)，为企业和用户在大模型时代打造(dǎzào)真正(zhēnzhèng)“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AI的持续落地，每个企业都将成为(chéngwéi)AI公司；每个人都将是AI加持的“超级(chāojí)个体(gètǐ)”。

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

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