华为开源三款盘古大模型：1B、7B、718B全解析，Ultra MoE突破7180亿参数！

一、产品介绍

华为盘古大模型是华为基于昇腾AI生态打造的全栈自主AI体系，覆盖从轻量端侧到超大规模云端的全场景需求。2025年8月，华为重磅开源 openPangu-Embedded-1B、openPangu-Embedded-7B 及 openPangu-Ultra-MoE-718B 三款模型，参数规模分别为10亿、70亿、7180亿。此次开源不仅填补国产MoE模型空白，更通过昇腾NPU深度优化，为企业提供高性能、低成本的AI部署方案。

华为技术定位：

• 全栈自主：从芯片（昇腾NPU）到框架（CANN开源）再到模型，实现端到端国产化。
• 场景穿透：覆盖工业质检、金融风控、气象预测等500+行业场景。

二、适用人群

✅ 开发者：需快速构建轻量级AI应用的工程师。
✅ 企业技术团队：寻求降本增效的制造、金融、医疗企业。
✅ 科研机构：研究MoE架构、稀疏训练等前沿技术的团队。
✅ 边缘计算场景：需本地化部署的安防、物流、能源行业。

三、核心功能与技术解析

1. 双系统框架（7B模型）

• 功能：根据任务复杂度自动切换 “快思考”（简单查询）与 “慢思考”（复杂推理）模式。
• 技术原理：
  • 快思考：轻量化注意力机制（GQA），降低延迟。
  • 慢思考：深度元认知网络，动态分配计算资源。
• 性能：在复杂推理测试中超越Qwen3-8B、GLM4-9B等同级模型。

2. MoGE分组专家架构（718B模型）

• 功能：解决传统MoE专家负载不均问题，提升推理效率。
• 技术原理：
  • 专家分组：将专家划分为多个小组，约束token在组内激活等量专家。
  • 负载均衡策略：通过EP-Group损失函数优化专家特化效果。
• 性能：昇腾800I A2单卡推理速度达1148 token/s，比同规模稠密模型快3倍。

3. 昇腾NPU深度优化

• 功能：硬件级推理加速，支持边缘到云端部署。
• 技术原理：
  • FlashComm通信优化：减少跨卡通信延迟，提速22%。
  • OptiQuant量化算法：INT8精度媲美FP16，压缩模型体积。

4. 小模型端侧适配（1B模型）

• 功能：面向端侧设备（如摄像头、巡检机器人）的高效推理。
• 技术原理：
  • 词表裁剪：删除低频词，将词表从100k压缩至48k，减少30%参数量。
  • 深度优先架构：26层Dense网络，在昇腾Atlas 200I A2实现高精度边缘计算。

5. 多轮训练与参数继承

• 功能：提升小模型知识密度，缓解遗忘问题。
• 技术原理：
  • 参数继承：从大模型中选择重要参数（首尾层优先）初始化小模型。
  • 多轮训练：基于首轮loss筛选样本，第二轮采样率50%时效果最优。

三款模型横向对比

四、工具使用技巧

1. 边缘部署优化

• 1B模型压缩：使用OptiQuant算法转换INT8格式，内存占用降低50%。
• 示例代码：

  from ascend.onnx import quantize  
  quantize(model_path, precision="int8", output_path="pangu-1b-int8.onnx")  

2. 复杂任务分流

• 7B模型模式切换：通过task_complexity_threshold参数设定阈值，自动触发慢思考模式。

3. MoGE负载均衡调参

• 718B模型：调整ep_group_loss_weight系数（默认0.01），防止专家资源闲置。

五、访问地址

🔥 模型开源地址（GitCode平台）：

1. https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openpangu-embedded-1b-model
2. https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openpangu-embedded-7b-model
3. https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openpangu-ultra-moe-718b-model

💡 提示：需搭配昇腾CANN 7.0以上版本运行，完整文档见https://www.huaweicloud.com/product/modelarts。

结语：华为此次开源不仅是技术突破，更是国产AI生态的关键布局——以模型换生态，以生态反哺昇腾产业链。从端侧1B到云端718B，企业可像搭积木一样构建“轻边缘-重云端”的AI流水线，真正实现 “低成本试错，高精度落地” 🚀。