封面新闻记者 张越熙
5月30日,记者了解到,近日华为推出了参数规模高达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。华为同时发布了盘古Ultra MoE模型架构和训练方法的技术报告,披露了技术细节。
记者了解到,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,盘古团队在模型架构和训练方法上进行了创新设计,在昇腾平台上实现了准万亿 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小初始化的方法,在昇腾平台上实现了超过18TB数据的长期稳定训练。
在训练方法上,华为团队首次披露在昇腾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。
此外,近期发布的盘古Pro MoE大模型,在参数量仅为720亿,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。
业内人士评论,盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的发布,意味着国产算力+国产模型的全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。