盘古大模型 5.5

盘古大模型 5.5 – 华为推出的新一代AI大模型

盘古大模型5.5，华为在HDC 2025上隆重推出的新一代人工智能巨擘，秉持“不作诗，只做事”的理念，专注于解决实际产业难题，助力千行百业的智能化升级。该模型集成了五大基础模型，涵盖自然语言处理（NLP）、多模态、预测、科学计算和计算机视觉（CV）领域。

盘古大模型 5.5：全面解读

盘古大模型5.5，是华为在2025年开发者大会上耀世发布的人工智能领域里程碑式产品。它摒弃了华而不实的“花哨”，专注于解决现实世界中的实际问题，旨在推动各行各业的智能化转型。这款模型的核心在于其强大的功能矩阵，涵盖了自然语言处理、多模态交互、精准预测、科学计算以及计算机视觉五大关键领域。

盘古大模型 5.5 的核心功能

• 自然语言处理（NLP）
  • 超长文本处理：借助Adaptive SWA和ESA技术，轻松驾驭百万字级别的文本内容。
  • 精准信息提取：采用知识边界判定和结构化思考验证等创新方法，显著提升模型推理的准确性和可靠性。
  • 智能推理提速：运用自适应快慢思考融合技术，根据问题的复杂程度智能切换思考模式，实现推理效率的显著提升，最快可达8倍。
  • 深度研究能力：盘古DeepDiver模型通过长链难题构建和渐进式奖励机制，在网页搜索、常识性问答等应用中表现出色，能够5分钟内完成超过10跳的复杂问答，并生成万字以上的专业调研报告。
• 多模态交互
  • 数字世界构建：为自动驾驶、具身智能机器人训练构建数字物理空间，实现持续优化迭代。例如，在自动驾驶领域，可以生成海量的训练数据，减少对昂贵道路采集的依赖。
• 精准预测
  • 三元组架构：利用triplet transformer架构，将不同行业的数据统一进行三元组编码和预训练，从而提升预测的精度，并增强跨行业、跨场景的通用性。
• 科学计算
  • AI集合预报：例如，深圳气象局基于盘古大模型升级的“智霁”大模型，首次实现AI集合预报，更直观地展现天气系统的演变可能性。
• 计算机视觉（CV）
  • 300亿参数视觉巨擘：支持多维度泛视觉感知、分析和决策，构建工业场景稀缺的泛视觉故障样本库，提升业务场景的可识别种类与精度。

盘古大模型 5.5 的模型详解

• 盘古 Ultra MoE
  • 超大规模与稀疏激活：拥有7180亿参数，采用256个路由专家，每个token激活8个专家，激活量为39亿，具备超大规模和高稀疏比的特性。
  • 创新架构设计：引入MLA（Multi-head Latent Attention）注意力机制，有效压缩 KV Cache 空间，缓解推理阶段的内存带宽瓶颈。同时采用 MTP（Multi-Token Parallelism）多头扩展，通过单头 MTP 训练后扩展至多头结构，实现多 Token 投机推理，加速整体推理过程。
  • 稳定训练技术：提出 Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和 TinyInit 小初始化方法，解决了超大规模 MoE 模型训练过程中的稳定性难题，实现了超过 18TB 数据的长期稳定训练。
  • 高效负载优化：采用 EP group loss 负载优化方法，保证各个专家之间保持较好的负载均衡，同时提升专家的领域特化能力。
  • 训练策略优化：使用 Dropless 训练策略，避免 Drop&Pad 训推不一致问题，提升训练的数据效率。此外，采用迭代难例挖掘与多能力项均衡的奖励函数，参考 GRPO 算法，提升模型的训练效率与最终推理性能。
• 盘古 Pro MoE
  • 分组混合专家架构：创新性地提出分组混合专家模型（MoGE），在专家选择阶段对专家进行分组，并约束 token 在每个组内激活等量专家，实现专家负载均衡，显著提升模型在昇腾平台的部署效率。
  • 高效推理性能：在昇腾 300I Duo 平台上，单卡吞吐量可达 201 tokens/s，通过引入 MTP 解码和多 token 优化可进一步提升至 321 tokens/s。在昇腾 800I A2 平台上，低并发场景下可实现毫秒级响应，高并发条件下单卡吞吐量可达 1148 tokens/s，结合优化后可提升至 1528 tokens/s，性能大幅领先于同等规模的稠密模型。
  • 卓越推理能力：在跨语言多领域基准测试中展现出色性能，涵盖英语通用推理、阅读理解、常识推理，逻辑推理中的代码生成和中英双语数学问题，以及中文的知识问答和阅读理解等，全面验证了模型在复杂认知任务上的通用性与领域适应性。
  • 硬件亲和优化：针对昇腾 300I Duo 和 800I A2 平台进行系统优化，深度融合昇腾硬件加速架构的并行计算特性与算子级编译优化技术，实现从算法设计到系统落地的全栈创新。
• 盘古 Embedding
  • 快慢思考融合：采用双系统认知架构，集成“快思考”与“慢思考”双推理模式。通过两阶段训练框架，第一阶段通过迭代蒸馏和多源动态奖励系统（MARS）构建基础推理器；第二阶段赋予模型快慢思考能力，可根据任务难度自动切换模式，实现推理效率与深度的动态平衡。
  • 高效训练策略：提出基于模型感知型迭代蒸馏（Model-aware Iterative Distillation）的 SFT 方案，动态选择与模型当前能力相匹配的数据样本进行训练，并通过训练过程中的模型合并策略保留早期知识，持续提升性能。
  • 行业垂域能力拓展：通过引入特定领域的长思考数据继续训练，可显著提升模型在专业任务上的能力水平。例如在法律领域，经过法律语料训练后，在 LawBench 基准测试中的平均准确率达到 54.59%。
  • 自适应模式切换：模型能够根据任务的复杂程度自动调整推理深度。在简单问题上快速输出答案，在复杂问题上进行深入分析，确保输出的准确性。
• 盘古 DeepDiver
  • 复杂任务处理：针对深度研究场景，如科学助手、个性化教育以及复杂的行业报告调研等，能够完成超过 10 跳的复杂问答，并生成万字以上的专业调研报告。
  • 高效信息获取：通过构建大量的合成交互数据，并采用渐进式奖励策略进行强化学习训练，在开放域信息获取中表现出色，可在 5 分钟内完成复杂的任务，生成高质量的调研报告。
  • 高阶能力增强：显著提升了盘古大模型的自主规划、探索、反思等高阶能力，使其在复杂任务处理中表现更加出色。
• 盘古预测大模型：采用业界首创的 triplet transformer 统一预训练架构，将不同行业的数据进行统一的三元组编码，并、在同一框架内高效处理和预训练，提升预测大模型的精度，跨行业、跨场景的泛化性。
• 盘古科学计算大模型：华为云持续拓展盘古科学计算大模型与更多科学应用领域的结合。比如深圳气象局基于盘古进一步升级「智霁」大模型，首次实现 AI 集合预报，能更直观地反映天气系统的演变可能性，减少单一预报模型的误差。
• 盘古计算机视觉 CV 大模型：华为云发布全新 MoE 架构的 300 亿参数视觉大模型，是目前业界最大的视觉模型，全面支持图像、红外、激光点云、光谱、雷达等多维度、泛视觉的感知、分析与决策。通过跨维度生成模型，构建油气、交通、煤矿等工业场景稀缺的泛视觉故障样本库，提升了业务场景的可识别种类与精度。
• 盘古多模态大模型：全新发布基于盘古多模态大模型的世界模型，可以为智能驾驶、具身智能机器人的训练，构建所需要的数字物理空间，实现持续优化迭代。

盘古大模型 5.5：资源获取

• Pangu Ultra MoE 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.04519
• 盘古 Pro MoE 项目地址：https://gitcode.com/ascend-tribe/pangu-pro-moe
• Pangu Embedding 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.22375
• Pangu DeepDiver 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.24332

盘古大模型 5.5：应用场景一览

• 智能驾驶：盘古多模态大模型助力智能驾驶，生成大量训练数据，摆脱对高成本道路采集的依赖。
• 具身智能机器人：盘古世界模型为具身智能机器人训练构建数字物理空间，实现持续优化迭代。
• 气象预报：深圳气象局基于盘古科学计算大模型升级的“智霁”大模型，首次实现AI集合预报，更直观地展现天气系统的演变可能性，降低单一预报模型的误差。
• 工业场景：盘古CV大模型构建油气、交通、煤矿等工业场景稀缺的泛视觉故障样本库，极大地提升了业务场景的可识别种类与精度。

常见问题解答

由于目前盘古大模型5.5尚未完全开放，相关文档和演示也有限。请关注华为官方渠道，获取最新的产品信息、技术细节和应用案例。随着模型的逐步开放，用户可以期待更丰富的应用体验。