盤古大模型 5.5 – 華為推出的新一代AI大模型

盤古大模型5.5，華為在HDC 2025上隆重推出的新一代人工智能巨擘，秉持“不作詩，只做事”的理念，專注于解決實際產(chǎn)業(yè)難題，助力千行百業(yè)的智能化升級。該模型集成了五大基礎(chǔ)模型，涵蓋自然語言處理（NLP）、多模態(tài)、預(yù)測、科學(xué)計算和計算機視覺（CV）領(lǐng)域。

盤古大模型 5.5：全面解讀

盤古大模型5.5，是華為在2025年開發(fā)者大會上耀世發(fā)布的人工智能領(lǐng)域里程碑式產(chǎn)品。它摒棄了華而不實的“花哨”，專注于解決現(xiàn)實世界中的實際問題，旨在推動各行各業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。這款模型的核心在于其強大的功能矩陣，涵蓋了自然語言處理、多模態(tài)交互、精準(zhǔn)預(yù)測、科學(xué)計算以及計算機視覺五大關(guān)鍵領(lǐng)域。

盤古大模型 5.5 的核心功能

• 自然語言處理（NLP）
  • 超長文本處理：借助Adaptive SWA和ESA技術(shù)，輕松駕馭百萬字級別的文本內(nèi)容。
  • 精準(zhǔn)信息提取：采用知識邊界判定和結(jié)構(gòu)化思考驗證等創(chuàng)新方法，顯著提升模型推理的準(zhǔn)確性和可靠性。
  • 智能推理提速：運用自適應(yīng)快慢思考融合技術(shù)，根據(jù)問題的復(fù)雜程度智能切換思考模式，實現(xiàn)推理效率的顯著提升，最快可達8倍。
  • 深度研究能力：盤古DeepDiver模型通過長鏈難題構(gòu)建和漸進式獎勵機制，在網(wǎng)頁搜索、常識性問答等應(yīng)用中表現(xiàn)出色，能夠5分鐘內(nèi)完成超過10跳的復(fù)雜問答，并生成萬字以上的專業(yè)調(diào)研報告。
• 多模態(tài)交互
  • 數(shù)字世界構(gòu)建：為自動駕駛、具身智能機器人訓(xùn)練構(gòu)建數(shù)字物理空間，實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化迭代。例如，在自動駕駛領(lǐng)域，可以生成海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，減少對昂貴道路采集的依賴。
• 精準(zhǔn)預(yù)測
  • 三元組架構(gòu)：利用triplet transformer架構(gòu)，將不同行業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一進行三元組編碼和預(yù)訓(xùn)練，從而提升預(yù)測的精度，并增強跨行業(yè)、跨場景的通用性。
• 科學(xué)計算
  • AI集合預(yù)報：例如，深圳氣象局基于盤古大模型升級的“智霽”大模型，首次實現(xiàn)AI集合預(yù)報，更直觀地展現(xiàn)天氣系統(tǒng)的演變可能性。
• 計算機視覺（CV）
  • 300億參數(shù)視覺巨擘：支持多維度泛視覺感知、分析和決策，構(gòu)建工業(yè)場景稀缺的泛視覺故障樣本庫，提升業(yè)務(wù)場景的可識別種類與精度。

盤古大模型 5.5 的模型詳解

• 盤古 Ultra MoE
  • 超大規(guī)模與稀疏激活：擁有7180億參數(shù)，采用256個路由專家，每個token激活8個專家，激活量為39億，具備超大規(guī)模和高稀疏比的特性。
  • 創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計：引入MLA（Multi-head Latent Attention）注意力機制，有效壓縮 KV Cache 空間，緩解推理階段的內(nèi)存帶寬瓶頸。同時采用 MTP（Multi-Token Parallelism）多頭擴展，通過單頭 MTP 訓(xùn)練后擴展至多頭結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)多 Token 投機推理，加速整體推理過程。
  • 穩(wěn)定訓(xùn)練技術(shù)：提出 Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）穩(wěn)定架構(gòu)和 TinyInit 小初始化方法，解決了超大規(guī)模 MoE 模型訓(xùn)練過程中的穩(wěn)定性難題，實現(xiàn)了超過 18TB 數(shù)據(jù)的長期穩(wěn)定訓(xùn)練。
  • 高效負(fù)載優(yōu)化：采用 EP group loss 負(fù)載優(yōu)化方法，保證各個專家之間保持較好的負(fù)載均衡，同時提升專家的領(lǐng)域特化能力。
  • 訓(xùn)練策略優(yōu)化：使用 Dropless 訓(xùn)練策略，避免 Drop&Pad 訓(xùn)推不一致問題，提升訓(xùn)練的數(shù)據(jù)效率。此外，采用迭代難例挖掘與多能力項均衡的獎勵函數(shù)，參考 GRPO 算法，提升模型的訓(xùn)練效率與最終推理性能。
• 盤古 Pro MoE
  • 分組混合專家架構(gòu)：創(chuàng)新性地提出分組混合專家模型（MoGE），在專家選擇階段對專家進行分組，并約束 token 在每個組內(nèi)激活等量專家，實現(xiàn)專家負(fù)載均衡，顯著提升模型在昇騰平臺的部署效率。
  • 高效推理性能：在昇騰 300I Duo 平臺上，單卡吞吐量可達 201 tokens/s，通過引入 MTP 解碼和多 token 優(yōu)化可進一步提升至 321 tokens/s。在昇騰 800I A2 平臺上，低并發(fā)場景下可實現(xiàn)毫秒級響應(yīng)，高并發(fā)條件下單卡吞吐量可達 1148 tokens/s，結(jié)合優(yōu)化后可提升至 1528 tokens/s，性能大幅領(lǐng)先于同等規(guī)模的稠密模型。
  • 卓越推理能力：在跨語言多領(lǐng)域基準(zhǔn)測試中展現(xiàn)出色性能，涵蓋英語通用推理、閱讀理解、常識推理，邏輯推理中的代碼生成和中英雙語數(shù)學(xué)問題，以及中文的知識問答和閱讀理解等，全面驗證了模型在復(fù)雜認(rèn)知任務(wù)上的通用性與領(lǐng)域適應(yīng)性。
  • 硬件親和優(yōu)化：針對昇騰 300I Duo 和 800I A2 平臺進行系統(tǒng)優(yōu)化，深度融合昇騰硬件加速架構(gòu)的并行計算特性與算子級編譯優(yōu)化技術(shù)，實現(xiàn)從算法設(shè)計到系統(tǒng)落地的全棧創(chuàng)新。
• 盤古 Embedding
  • 快慢思考融合：采用雙系統(tǒng)認(rèn)知架構(gòu)，集成“快思考”與“慢思考”雙推理模式。通過兩階段訓(xùn)練框架，第一階段通過迭代蒸餾和多源動態(tài)獎勵系統(tǒng)（MARS）構(gòu)建基礎(chǔ)推理器；第二階段賦予模型快慢思考能力，可根據(jù)任務(wù)難度自動切換模式，實現(xiàn)推理效率與深度的動態(tài)平衡。
  • 高效訓(xùn)練策略：提出基于模型感知型迭代蒸餾（Model-aware Iterative Distillation）的 SFT 方案，動態(tài)選擇與模型當(dāng)前能力相匹配的數(shù)據(jù)樣本進行訓(xùn)練，并通過訓(xùn)練過程中的模型合并策略保留早期知識，持續(xù)提升性能。
  • 行業(yè)垂域能力拓展：通過引入特定領(lǐng)域的長思考數(shù)據(jù)繼續(xù)訓(xùn)練，可顯著提升模型在專業(yè)任務(wù)上的能力水平。例如在法律領(lǐng)域，經(jīng)過法律語料訓(xùn)練后，在 LawBench 基準(zhǔn)測試中的平均準(zhǔn)確率達到 54.59%。
  • 自適應(yīng)模式切換：模型能夠根據(jù)任務(wù)的復(fù)雜程度自動調(diào)整推理深度。在簡單問題上快速輸出答案，在復(fù)雜問題上進行深入分析，確保輸出的準(zhǔn)確性。
• 盤古 DeepDiver
  • 復(fù)雜任務(wù)處理：針對深度研究場景，如科學(xué)助手、個性化教育以及復(fù)雜的行業(yè)報告調(diào)研等，能夠完成超過 10 跳的復(fù)雜問答，并生成萬字以上的專業(yè)調(diào)研報告。
  • 高效信息獲取：通過構(gòu)建大量的合成交互數(shù)據(jù)，并采用漸進式獎勵策略進行強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，在開放域信息獲取中表現(xiàn)出色，可在 5 分鐘內(nèi)完成復(fù)雜的任務(wù)，生成高質(zhì)量的調(diào)研報告。
  • 高階能力增強：顯著提升了盤古大模型的自主規(guī)劃、探索、反思等高階能力，使其在復(fù)雜任務(wù)處理中表現(xiàn)更加出色。
• 盤古預(yù)測大模型：采用業(yè)界首創(chuàng)的 triplet transformer 統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)，將不同行業(yè)的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的三元組編碼，并、在同一框架內(nèi)高效處理和預(yù)訓(xùn)練，提升預(yù)測大模型的精度，跨行業(yè)、跨場景的泛化性。
• 盤古科學(xué)計算大模型：華為云持續(xù)拓展盤古科學(xué)計算大模型與更多科學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域的結(jié)合。比如深圳氣象局基于盤古進一步升級「智霽」大模型，首次實現(xiàn) AI 集合預(yù)報，能更直觀地反映天氣系統(tǒng)的演變可能性，減少單一預(yù)報模型的誤差。
• 盤古計算機視覺 CV 大模型：華為云發(fā)布全新 MoE 架構(gòu)的 300 億參數(shù)視覺大模型，是目前業(yè)界最大的視覺模型，全面支持圖像、紅外、激光點云、光譜、雷達等多維度、泛視覺的感知、分析與決策。通過跨維度生成模型，構(gòu)建油氣、交通、煤礦等工業(yè)場景稀缺的泛視覺故障樣本庫，提升了業(yè)務(wù)場景的可識別種類與精度。
• 盤古多模態(tài)大模型：全新發(fā)布基于盤古多模態(tài)大模型的世界模型，可以為智能駕駛、具身智能機器人的訓(xùn)練，構(gòu)建所需要的數(shù)字物理空間，實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化迭代。

盤古大模型 5.5：資源獲取

• Pangu Ultra MoE 技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2505.04519
• 盤古 Pro MoE 項目地址：https://gitcode.com/ascend-tribe/pangu-pro-moe
• Pangu Embedding 技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2505.22375
• Pangu DeepDiver 技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2505.24332

盤古大模型 5.5：應(yīng)用場景一覽

• 智能駕駛：盤古多模態(tài)大模型助力智能駕駛，生成大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，擺脫對高成本道路采集的依賴。
• 具身智能機器人：盤古世界模型為具身智能機器人訓(xùn)練構(gòu)建數(shù)字物理空間，實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化迭代。
• 氣象預(yù)報：深圳氣象局基于盤古科學(xué)計算大模型升級的“智霽”大模型，首次實現(xiàn)AI集合預(yù)報，更直觀地展現(xiàn)天氣系統(tǒng)的演變可能性，降低單一預(yù)報模型的誤差。
• 工業(yè)場景：盤古CV大模型構(gòu)建油氣、交通、煤礦等工業(yè)場景稀缺的泛視覺故障樣本庫，極大地提升了業(yè)務(wù)場景的可識別種類與精度。

常見問題解答

由于目前盤古大模型5.5尚未完全開放，相關(guān)文檔和演示也有限。請關(guān)注華為官方渠道，獲取最新的產(chǎn)品信息、技術(shù)細(xì)節(jié)和應(yīng)用案例。隨著模型的逐步開放，用戶可以期待更豐富的應(yīng)用體驗。