京东宣布今晚8点将启动618“超级补贴日” 每天可获得6180元的补贴
京东宣布今晚8点将启动618“超级补贴日” 每天可获得6180元的补贴
京东宣布今晚8点将启动618“超级补贴日” 每天可获得6180元的补贴据证券时报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。华为同时发布(fābù)盘古Ultra MoE模型架构和(hé)训练方法的技术(jìshù)报告(bàogào),披露众多技术细节,充分体现了(le)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(de)MoE模型极具挑战,训练过程中(zhōng)的稳定性往往难以保障。针对这一难题(nántí),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(chénggōng)地在昇腾平台上实现了准万亿MoE模型的全流程训练。
图片来源(láiyuán):每日经济新闻 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算力+国产模型的全流程自主可控的训练实践(shíjiàn),同时在集群训练系统的性能上也实现了业界领先(lǐngxiān)。这(zhè)意味着国产AI基础设施(jīchǔshèshī)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(shàng)进行(jìnxíng)了创新性设计,成功地在昇腾(téng)平台上实现了准万亿(wànyì)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(de)方法(fāngfǎ),在昇腾平台上实现(shíxiàn)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(bǎozhèng)了各个专家(zhuānjiā)之间的能保持较好(hǎo)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(xiānjìn)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(zài)训练(xùnliàn)方法上(shàng),华为(huáwèi)团队(tuánduì)首次披露在昇腾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(jiāsù)技术基础上,在不到一个月的时间内,华为团队又完成了(le)一轮迭代(diédài)升级,包括:适配昇腾硬件的自(zì)适应流水掩盖策略,进一步优化算子执行程序,进一步降低Host-Bound以及提升(tíshēng)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,在(zài)参数量仅为720亿(yì)、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(yǐ)小打大的优异性能(xìngnéng),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。
业内人士分析,华为此举的(de)核心意义在(zài)于,证明了在国产(guóchǎn)AI算力平台(昇腾)上,能够高效、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(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、腾讯大模型(móxíng)也有新消息
除了华为以外,其他国产大模型近日也(yě)传来新消息。
5月(yuè)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(guānfāng)宣布(xuānbù)DeepSeek-R1模型已完成小版本试升级,用户可通过官方网页、App、小程序进行测试(打开深度思考(sīkǎo)),API接口和使用方式保持不变。
在此次更新中,模型代码(dàimǎ)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性能可以媲美OpenAI o3模型的高版本(bǎnběn)。
除代码能力外,R1新版本模型的(de)文本理解与推理(tuīlǐ)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(quánmiàn)升级(shēngjí)。腾讯正通过持续打磨技术(jìshù)和产品能力,为企业和用户在大模型时代打造真正(zhēnzhèng)“好用的 AI”。
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业(chǎnyè)事业群(qún)CEO汤道生表示,随着AI的持续落地,每个企业都将成为AI公司;每个人都将是(shì)AI加持的“超级个体”。
每日经济新闻综合自(zì)证券时报、券商中国、央广网(yāngguǎngwǎng)、每日经济新闻(记者:宋欣悦)
免责声明:本文(běnwén)内容与数据仅供参考,不构成投资建议,使用前请(qǐng)核实。据此操作,风险自担。

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。华为同时发布(fābù)盘古Ultra MoE模型架构和(hé)训练方法的技术(jìshù)报告(bàogào),披露众多技术细节,充分体现了(le)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(de)MoE模型极具挑战,训练过程中(zhōng)的稳定性往往难以保障。针对这一难题(nántí),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(chénggōng)地在昇腾平台上实现了准万亿MoE模型的全流程训练。

图片来源(láiyuán):每日经济新闻 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算力+国产模型的全流程自主可控的训练实践(shíjiàn),同时在集群训练系统的性能上也实现了业界领先(lǐngxiān)。这(zhè)意味着国产AI基础设施(jīchǔshèshī)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(shàng)进行(jìnxíng)了创新性设计,成功地在昇腾(téng)平台上实现了准万亿(wànyì)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(de)方法(fāngfǎ),在昇腾平台上实现(shíxiàn)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(bǎozhèng)了各个专家(zhuānjiā)之间的能保持较好(hǎo)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(xiānjìn)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(zài)训练(xùnliàn)方法上(shàng),华为(huáwèi)团队(tuánduì)首次披露在昇腾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(jiāsù)技术基础上,在不到一个月的时间内,华为团队又完成了(le)一轮迭代(diédài)升级,包括:适配昇腾硬件的自(zì)适应流水掩盖策略,进一步优化算子执行程序,进一步降低Host-Bound以及提升(tíshēng)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,在(zài)参数量仅为720亿(yì)、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(yǐ)小打大的优异性能(xìngnéng),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。
业内人士分析,华为此举的(de)核心意义在(zài)于,证明了在国产(guóchǎn)AI算力平台(昇腾)上,能够高效、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(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、腾讯大模型(móxíng)也有新消息
除了华为以外,其他国产大模型近日也(yě)传来新消息。
5月(yuè)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(guānfāng)宣布(xuānbù)DeepSeek-R1模型已完成小版本试升级,用户可通过官方网页、App、小程序进行测试(打开深度思考(sīkǎo)),API接口和使用方式保持不变。
在此次更新中,模型代码(dàimǎ)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性能可以媲美OpenAI o3模型的高版本(bǎnběn)。
除代码能力外,R1新版本模型的(de)文本理解与推理(tuīlǐ)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(quánmiàn)升级(shēngjí)。腾讯正通过持续打磨技术(jìshù)和产品能力,为企业和用户在大模型时代打造真正(zhēnzhèng)“好用的 AI”。
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业(chǎnyè)事业群(qún)CEO汤道生表示,随着AI的持续落地,每个企业都将成为AI公司;每个人都将是(shì)AI加持的“超级个体”。
每日经济新闻综合自(zì)证券时报、券商中国、央广网(yāngguǎngwǎng)、每日经济新闻(记者:宋欣悦)
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