中国AI产业迎来重大利好。5月30日，据券商中国记者从华为获悉，华为在MoE模型训练领域取得新突破，重磅推出参数规模高达7180亿的全新模型——盘古Ultra MoE，这是全流程在昇腾AI计算平台上训练的准万亿MoE模型。同时，华为发布盘古Ultra MoE模型架构和训练方法的技术报告，披露众多技术细节，彰显昇腾在超大规模MoE训练性能上的卓越实力。

　　业内人士分析，华为盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的发布，标志着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，还在集群训练系统的性能上达到业界领先水平。这一突破进一步验证了中国在国产AI基础设施上的自主创新能力，为人工智能产业的发展注入了强劲动力。

　　国产算力与国产模型实现重大突破

　　训练超大规模和极高稀疏性的MoE模型极具挑战，但华为盘古团队在模型架构和训练方法上进行了创新性设计，成功地在昇腾平台上实现了准万亿MoE模型的全流程训练。这一成就不仅体现了华为在AI领域的深厚实力，也为中国AI产业的崛起提供了有力支撑。

　　在模型架构上，盘古团队提出DSSN稳定架构和TinyInit小初始化的方法，实现了超过18TB数据的长期稳定训练。同时，他们还提出了EP loss负载优化方法，保证了专家之间的负载均衡，提升了专家的领域特化能力。此外，盘古Ultra MoE还使用了业界先进的MLA和MTP架构，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。

　　在训练方法上，华为团队在昇腾CloudMatrix 384超节点上高效打通了大稀疏比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，华为团队还完成了一轮迭代升级，包括自适应流水掩盖策略、自适应管理内存优化策略等，使万卡集群预训练MFU大幅提升至41%。

　　此外，近期发布的盘古Pro MoE大模型在参数量仅为720亿的情况下，通过动态激活专家网络的创新设计，实现了以小打大的优异性能。在业界权威大模型榜单SuperCLUE上，盘古Pro MoE位居千亿参数量以内大模型排行并列国内第一。

　　业内人士指出，华为此举的核心意义在于证明了在国产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、从基础研究到工程落地的“全栈国产化”和“全流程自主可控”的闭环。

　　国内大模型发展势头强劲

　　近期，国内大模型领域消息不断。5月28日，深度求索公司宣布Deepseek-R1模型已完成小版本试升级，用户可前往官方网页、APP、小程序测试。该模型在多项标准化指标上表现优异，成本较低，引发了全球科技界的关注。

　　此外，腾讯也在大模型领域持续发力。5月21日，在腾讯云AI产业应用峰会上，腾讯大模型战略首次全景亮相，包括自研的混元大模型、AI云基础设施等全面升级。腾讯正通过持续打磨技术和产品能力，为企业和用户在大模型时代打造真正“好用的 AI”。

　　在全球大模型角逐中，腾讯混元正快速迭代，技术能力持续提升。在全球公认的权威大语言模型评测平台Chatbot Arena上，混元TurboS排名已攀升至全球前八，国内仅次于DeepSeek。

　　5月29日，腾讯旗下多款AI应用宣布接入DeepSeek R1-0528，用户可以在不同产品中体验到DeepSeek R1-0528的深度思考、编程和长文本处理等能力。

（文章来源：券商中国）