华为盘古大模型5.5：产业智能化升级的新引擎

华为盘古大模型5.5：产业智能化升级的新引擎

在人工智能技术日新月异的今天，华为再次走在了技术前沿，推出了新一代AI大模型——盘古大模型5.5。这款备受瞩目的模型，不仅仅是一次技术升级，更是华为对产业智能化深刻理解和积极实践的集中体现。盘古大模型5.5以“不作诗，只做事”为核心理念，专注于解决实际产业问题，致力于推动千行百业的智能化转型。

盘古大模型5.5并非一个单一的模型，而是一个包含五大基础模型的强大矩阵，分别面向自然语言处理（NLP）、多模态、预测、科学计算和计算机视觉（CV）等关键领域。这种全面的布局，使得盘古大模型5.5能够满足不同行业、不同场景的智能化需求，为各行各业提供量身定制的解决方案。

盘古Ultra MoE：深度思考的强大引擎

盘古Ultra MoE是盘古大模型5.5中的一颗璀璨明珠。它拥有高达7180亿的参数，是一个名副其实的深度思考模型。这款模型基于昇腾全栈软硬件协同打造，具备高效长序列处理、低幻觉、深度研究等核心能力。这意味着，盘古Ultra MoE不仅能够处理海量数据，还能够从中提取有价值的信息，并进行深入分析和研究。

在实际应用中，盘古Ultra MoE可以应用于金融风控、舆情分析、市场预测等多个领域。例如，在金融风控领域，盘古Ultra MoE可以通过分析海量交易数据，识别潜在的风险交易，帮助银行和金融机构降低风险。在舆情分析领域，盘古Ultra MoE可以分析社交媒体上的用户评论和帖子，了解公众对某个品牌或产品的看法，为企业提供决策参考。

盘古Pro MoE：智能体的卓越表现

盘古Pro MoE是盘古大模型5.5中的另一款明星产品。它是一个72B A16B的模型，在智能体任务上表现优异，甚至可以比肩6710亿参数的DeepSeek-R1。这意味着，盘古Pro MoE在智能对话、智能客服、智能助手等领域具有巨大的应用潜力。

在实际应用中，盘古Pro MoE可以应用于智能客服领域。它可以理解用户的问题，并给出准确、及时的回答，帮助企业提高客户满意度。此外，盘古Pro MoE还可以应用于智能助手领域，帮助用户完成各种任务，例如预订机票、查询天气、设置提醒等。

自适应快慢思考合一技术：推理效率的飞跃

盘古大模型5.5引入了自适应快慢思考合一技术，这是一项重要的技术创新。这项技术可以根据问题难易程度自动切换思考模式，简单问题快速回复，复杂问题深度思考，从而将推理效率提升了8倍。这意味着，盘古大模型5.5不仅能够处理复杂的问题，还能够以更快的速度给出答案。

在实际应用中，自适应快慢思考合一技术可以应用于智能问答领域。当用户提出一个简单的问题时，盘古大模型5.5可以快速给出答案。当用户提出一个复杂的问题时，盘古大模型5.5会进行深入分析和思考，然后给出详细的解答。

多模态世界模型：智能驾驶和具身智能机器人的福音

盘古大模型5.5还引入了多模态世界模型，这项技术可以为智能驾驶和具身智能机器人训练提供支持。通过构建数字物理空间，实现持续优化迭代。例如，在智能驾驶领域，可以生成大量训练数据，无需依赖高成本路采。这意味着，盘古大模型5.5可以帮助企业降低智能驾驶和具身智能机器人的研发成本，并加速产品的上市。

盘古大模型5.5的主要功能详解

盘古大模型5.5之所以能够成为产业智能化升级的新引擎，离不开其强大的功能支持。下面，我们将对盘古大模型5.5的主要功能进行详细解读。

自然语言处理（NLP）

自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机对人类语言的理解和生成。盘古大模型5.5在自然语言处理方面具有以下突出优势：

• 高效长序列处理：通过Adaptive SWA和ESA技术，盘古大模型5.5能够轻松应对100万token长度的上下文。这意味着，它可以处理更长的文本，理解更复杂的语境。
• 低幻觉：采用知识边界判定和结构化思考验证等创新方案，盘古大模型5.5提升了模型推理的准确度。这意味着，它可以给出更可靠的答案，减少错误信息的产生。
• 快慢思考融合：自适应快慢思考合一技术，根据问题难易程度自动切换思考模式，简单问题快速回复，复杂问题深度思考，推理效率提升8倍。
• 深度研究能力：盘古DeepDiver通过长链难题合成和渐进式奖励机制，在网页搜索、常识性问答等应用中表现出色，可在5分钟内完成超过10跳的复杂问答，并生成万字以上专业调研报告。

多模态

多模态是指模型能够处理多种类型的数据，例如文本、图像、音频等。盘古大模型5.5在多模态方面具有以下突出优势：

• 世界模型：为智能驾驶、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。例如在智能驾驶领域，可生成大量训练数据，无需依赖高成本路采。

预测

预测是指模型能够根据历史数据预测未来的趋势。盘古大模型5.5在预测方面具有以下突出优势：

• triplet transformer架构：将不同行业的数据进行统一的三元组编码和预训练，提升预测精度和跨行业、跨场景的泛化性。

科学计算

科学计算是指模型能够进行复杂的数学计算和科学模拟。盘古大模型5.5在科学计算方面具有以下突出优势：

• 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，能更直观地反映天气系统的演变可能性。

计算机视觉（CV）

计算机视觉是指模型能够理解和分析图像。盘古大模型5.5在计算机视觉方面具有以下突出优势：

• 300亿参数视觉大模型：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的模型介绍

盘古大模型5.5之所以能够拥有如此强大的功能，离不开其先进的模型设计。下面，我们将对盘古大模型5.5的几个重要模型进行介绍。

盘古 Ultra MoE

盘古Ultra MoE是盘古大模型5.5中的旗舰模型，它采用了多项先进技术，使其在性能和效率方面都达到了新的高度。

• 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。
• 先进架构设计：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

盘古Pro MoE是盘古大模型5.5中的另一款重要模型，它在智能体任务上表现出色，展现了强大的推理能力。

• 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

盘古Embedding模型专注于提升模型的推理效率和行业领域的专业能力。

• 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

盘古DeepDiver模型专为处理复杂任务和生成深度研究报告而设计。

• 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。

其他模型

除了以上几个重要模型外，盘古大模型5.5还包括以下模型：

• 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的应用场景展望

盘古大模型5.5的强大功能和先进设计，使其在各个领域都具有广阔的应用前景。

• 智能驾驶：盘古多模态大模型可以为智能驾驶生成大量的训练数据，无需依赖高成本的路采。
• 具身智能机器人：盘古世界模型可以为具身智能机器人的训练构建所需的数字物理空间，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，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。
• 工业场景：盘古CV大模型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，极大地提升了业务场景的可识别种类与精度。

总的来说，华为盘古大模型5.5以其卓越的性能、全面的功能和广阔的应用前景，必将成为推动产业智能化升级的重要引擎。它的出现，不仅将加速各行各业的数字化转型，还将为人们的生活带来更多的便利和惊喜。