​​华为重磅开源三大模型，加速AI产业落地与生态共建​​

刚刚，华为在人工智能领域再落一子，正式宣布开源三款大模型——​​盘古7B稠密模型​​、​​盘古Pro MoE 72B混合专家模型​​，以及基于昇腾芯片的​​超大规模MoE模型推理技术​​。这一举措不仅展现了华为在AI基础设施领域的深厚积累，更通过开放核心能力，推动大模型技术普惠化，加速千行百业的智能化转型。

​​华为重磅开源三大模型，加速AI产业落地与生态共建​​

​​三大模型开源，覆盖全场景需求​​

此次开源的模型各具特色，形成从轻量化到高性能的完整矩阵：

1. ​​盘古Embedded 7B：智能推理的“双系统”​​
   • 参数规模70亿，采用创新性的“双系统”框架，能像人类一样根据任务复杂度自动切换“快思考”（高效响应）和“慢思考”（深度推理）模式，并具备元认知能力，动态调整推理路径。
   • 针对昇腾NPU深度优化，在数学推理（AIME）、复杂问答（GPQA）等基准测试中超越同类模型（如Qwen3-8B、GLM4-9B），兼顾速度与精度。
2. ​​盘古Pro MoE 72B：高效能的“专家协作”​​
   • 基于分组混合专家（MoGE）架构，总参数720亿但仅激活160亿，通过动态路由技术解决传统MoE模型负载不均问题，推理效率提升显著（单卡最高1528 tokens/s）。
   • 性能对标更大规模稠密模型，在多项公开测试中表现领先，支持大规模并行训练，为企业提供高性价比的部署方案。
3. ​​昇腾推理技术开源：硬件与软件协同优化​​
   • 华为同步开放了基于昇腾芯片的超大规模MoE模型推理代码，进一步降低AI落地门槛，助力开发者快速适配国产化算力。

​​开源背后的生态战略​​

华为此次开源并非简单释放模型权重，而是通过​​全栈技术开放​​构建产业生态：

• ​​硬件适配​​：模型针对昇腾NPU优化，强化国产算力与软件的协同性；
• ​​开发支持​​：开源代码包含基础推理框架，降低企业二次开发成本；
• ​​社区共建​​：邀请全球开发者参与优化，反馈将反哺模型迭代。

华为表示，未来将持续投入大模型开源生态，推动AI在医疗、金融、制造等领域的规模化应用。

​​行业影响：降低门槛，加速创新​​

大模型开源已成全球趋势，但多数闭源或限制商用。华为此次开源的7B/72B模型覆盖了从边缘设备到云端的高频需求场景，尤其适合对成本敏感、需快速落地的企业。例如：

• ​​中小企业​​：可直接调用7B模型实现智能客服、文档分析；
• ​​科研机构​​：基于72B模型探索医疗、气象等垂直领域微调；
• ​​硬件厂商​​：昇腾推理技术开源促进国产算力生态繁荣。

访问开源地址（https://gitcode.com/ascend-tribe）即可获取代码与文档，华为呼吁开发者共同参与完善，推动AI技术民主化进程。

​​结语​​
在AI竞赛从“参数规模”转向“应用落地”的当下，华为通过开源核心模型与工具链，既展现了技术自信，也为行业提供了“开箱即用”的解决方案。这一动作或将加速国产大模型生态的成熟，重塑全球AI竞争格局。