6月30日，华为宣布了Lord的开放密集模型，其中有70亿个参数，MoE专家，具有720亿个参数和基于技术的技术的技术。华为说，这一举动是华为实施生态策略生态策略，促进大规模模型技术的研究和创新发展，并加速成千上万行业人工智能的应用和价值的又一关键步骤。当前，Pangu Pro MOE 72B型号的权重和主要推理代码是在Open Resource平台上正式启动的。基于Asteng的Super-Large Scale MoE模型推理代码已正式启动了开放资源平台。 Pangu 7b相关的模型权重和推理代码将在不久的将来在Open ResourcePlatform枕头中启动。华为开源两种型号。华为Pangu团队在向Pangu Pro Moe的报告中的GitCode网站的屏幕截图指出，HYBRED专家模型（MOE）已经出现在大型语言模型（LLMS）中。但是，在实际扩展中，激活不同专家的频率存在严重的失衡。一些专家被过于宣传，而另一些专家很长一段时间都没有做任何事情，从而导致系统无法做到。 Dahil Dito，Iminungkahi ng Koponan Ng Huawei Pangu pangu ang ang ang bagong ung modelo ng pagpangkat ng hybrid na dalubhasa（halo ng mga pinagsama -samang eksperto，moge） dalubhasa at pinipilit ang token upang maisaaktibo ang pantay na bilang ng mga eksperto sa bawat pangkat, sa gayon nakamit ang dalubhasang pagbabalanse at makabuluhang pagpapabuti ng kahusayan ng paglawak ng modelo sa Platformof ascence.基于Moge的体系结构，该团队建立了Pangu Pro Moe的模型，总参数为720亿，激活参数量为160亿，并系统地对Ascend 300I Duo和800i A2平台进行了系统的优化。从影响的角度来看，Pangu Pro Moe在ASTEND 800I A2上实现了对1148代币/s的吞吐量的理解，并且可以通过诸如投机加速器等技术在1528年/s中改进，这比相同尺寸的320亿和720亿个参数尺寸的密集程度要好得多。在ASTEND 300I DUO推理服务器上，还实现了一个有效的推理解决方案模型。技术报告教导说，研究表明，ASENT NPU可以支持大型的Pangu Pro Moe培训。许多公共基准试验的结果Sheatthat Pangu Pro Moe在总参数模型中处于1000亿个领先地位。关于具有70亿参数的Pangu的密集模型，华为研究团队教导说，大型语言模型（LLM）通常面临较大的计算成本和延迟，从而限制了其实际应用和扩展。结果，团队建议了pangu埃德（Ed），对Ascend NPU中开发的语言模型的重大理解。它的核心是一个双重系统框架，能够“快速，缓慢思考”。该轮廓用于定期请求使用“快速的”模式，以及用于复杂推理的“缓慢思考”模式，延迟和理解深度之间的平衡。在影响方面，pangu被嵌入，具有70亿个参数，其表现要好于导致类似量表（例如qwen3-8b和glm4-9b）行业的模型中，以进行许多强大的复杂基准测试（例如AIME，GPQA等）。华为在大型模型领域的发展正在超速。除了这两种模型的顶部，到今年5月底，华为还推出了一个新车型，参数量表为7180亿 -Pangu ultra Moe，在整个过程中对Ascend AI计算平台进行了培训。华为还发布了有关Pangu Ultra Moe模型架构和培训方法的技术报告，揭示了许多技术细节。在t华为开发人员会议2025年6月20日举行，华为云正式发布了Pangu Big Model 5.5，以及五个主要的自然语言处理（NLP），计算机视觉（CV），多模式，预测和科学计算机的型号已完全升级。北京新闻贝壳财务记者WEI BOYA编辑Yang Juanjuan校对刘jun
