昇腾原生！华为发布准万亿模型Pangu Ultra MoE模型架构和训练细节

封面(fēngmiàn)新闻记者 张越熙 5月(yuè)30日，记者了解到，近日华为推出了参数规模高达7180亿的全(quán)新模型——盘古Ultra MoE，这是一个全流程(liúchéng)在昇腾AI计算平台上训练的准万亿MoE模型。华为同时发布了盘古Ultra MoE模型架构和训练方法的技术(jìshù)报告，披露了技术细节。 记者了解到，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(bǎozhàng)。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设计，在昇腾(téng)平台上实现了准万亿 MoE 模型的全流程训练。 在(zài)模型架构上，盘古团队提出(tíchū)Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和TinyInit小初始化的方法，在昇腾平台上实现了超过18TB数据(shùjù)的长期(chángqī)稳定训练。 在训练方法上(shàng)，华为团队(tuánduì)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）后训练框架的关键技术，使RL后训练进入超节点集群时代。 此外，近期发布的盘古Pro MoE大模型，在参数量仅为720亿(yì)，激活160亿参数量的情况下，通过动态激活专家(zhuānjiā)网络的创新设计(shèjì)，实现了以小打大的性能。据悉，在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年(nián)5月排行榜上，位居千亿参数量以内(yǐnèi)大模型排行并列国内第一。 业内人士评论，盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的(de)发布，意味着(yìwèizhe)国产算力+国产模型的全(quán)流程自主可控的训练实践被成功完成。这一突破不仅验证了我国AI底层(dǐcéng)技术的自主创新能力，更为人工智能产业的长远发展注入了信心。