華為開源5050億參數openPangu-2.0-Pro模型，權重與推理代碼同步開放

華為7月31日正式宣布，旗下盤古AI模型品牌openPangu的旗艦級模型openPangu-2.0-Pro正式開源，同步開放模型權重、基礎推理代碼以及完整技術報告。此舉不僅是openPangu 2.0開源計劃中的關鍵一步，更被視為華為推進昇騰AI生態建設的重要里程碑，為開發者與企業提供一套基於昇騰原生訓練與推理技術的完整實踐範例。openPangu-2.0-Pro是一款完全基於昇騰NPU訓練的大規模混合專家（MoE）語言模型。

就規模而言，其總參數達到約505B，也就是5050億個參數，但得益於MoE架構的設計，每一Token實際激活的參數僅約18B，在維持強大模型能力的同時，也兼顧了推理階段的運算效率。此外，該模型支援長達512K的上下文長度，能夠處理更為龐大的資訊量；在訓練數據方面，則使用了約34T Tokens的大規模語料進行預訓練。在後訓練階段，openPangu-2.0-Pro的優化流程相當完整。團隊完成了快慢合一監督微調（SFT），並導入多專項強化學習（RL）機制，讓模型在特定任務上的表現更加精準。更進一步地，華為還透過在線蒸餾（OPD）技術，將不同能力來源進行有效融合，使模型在綜合性能上獲得顯著提升。

這些技術細節也一併收錄於本次開放的技術報告中，供外界研究與參考。這次開源行動是華為openPangu 2.0開源計劃的重要組成部分。回顧今年6月舉行的HDC 2026開發者大會，華為常務董事、產品投資評審委員會主任、終端BG董事長余承東親自宣布，自6月30日起，openPangu 2.0將分階段陸續釋出7大核心組件，涵蓋預訓練代碼、後訓練代碼、訓練算子等關鍵能力。在此之前，參數規模達92B的openPangu-2.0-Flash模型已經率先於6月30日開源，如今隨著Pro版本的接力開放，整體開源藍圖正一步步落實。針對openPangu-2.

0-Pro總參數規模高達505B的設計選擇，余承東先前曾對外說明，華為將大量AI算力資源投入支持國內產業生態的發展，自身可用的算力相對有限，加上當前AI訓練成本持續居高不下，因此華為在模型設計上投入更多心力於推理效率的優化，特別是在時延與吞吐率等關鍵指標上力求更好的表現，讓模型在實際應用場景中更具成本效益與落地可行性。分析認為，隨著openPangu 2.0持續開放核心模型與訓練能力，昇騰原生的AI開發生態有望進一步完善。

對國內大模型研發社群而言，這套具備完整實作細節的開源資源，提供了從訓練到推理端到端的參考基準，有助於降低企業投入大模型開發的門檻，也為國產大模型的技術演進提供更多元的開源養分。華為官方也同步揭露了Ascend Tribe開源社區的相關資訊，作為開發者交流與資源取得的集中入口，進一步串聯使用者與生態系之間的連結。