6月30日，华为正式宣布了70亿个参数，Pangu Pro Moe的混合专家模型，具有720亿个参数，以及基于Asteng的推理技术。华为正式表示，这一举动是华为实施生态访问方法，促进大型模型技术的研究和创新发展，并加速人工智能在数千个行业中的价值的应用和创造。当前，Pangu Pro MOE 72B型号的权重和主要推理代码是在Open Resource平台上正式启动的。基于Asteng的Super-Large Scale MoE模型推理代码已正式启动了开放资源平台。 Pangu 7b与模型和推理相关的权重编码为在不久的将来打开平台资源。这也是华为第一次宣布大型型号的开源。大型模型的开源的本质是交易所生态开放性和培养生态技术的nge。对于华为，目前这不是一个完全开放的资源，而是选择了两个使用较大使用的模型。具有70亿参数的密集模型在参数，平衡性能和低阈值部署方面是中等的。它可以应用于各种情况，例如智能客户服务和知识库。 Pangu Pro MOE的720亿参数具有具有720亿参数的专业混合模型，由于稀疏激活，动态常规和通信狂度Experts，该参数更适合处理相对复杂的活动。尚未排除华为将来将继续开放资源。通常，基于稳定性和其他优化的技术稳定性，华为首先使用两个模型对开发人员进行实验和对市场的反应，将继续在存在和易用性方面进行优化，然后进一步开放资源es。开放资源只是第一步。如何继续运营生态系统的开源比开放资源本身更为重要。值得注意的是，华为还将在基于ASTEC的知情技术中开放采购的模型。国内AI的困难在于芯片，甚至更困难在于生态系统。如果开发人员希望更好地称呼像Pangu这样的国内模型，他们应该做更好的适应的基础NA AI基础架构。这也是基于基于ASTEC的技术的华为模型开源的重要性。同时，Big Model的Big Model Plus Ascend的推理技术开设了国内AI技术堆栈，类似于DeepSeek的开放方法。当Moe的架构是基本的时，其他制造商无法重现DeepSeek的性能和成本。因此，DeepSeek开设了自己的代码存储库，以进一步促进对DeepSeek的赞美。 pangu和上升的结合也可以扮演相同的角色。此外，华为仅在模型和工具上拥有的产品还多，上升级别对应于当前较大的AI计算电源市场。在最近举行的华为开发人员会议上，华为云首席执行官张平扬宣布了基于CloudMatrix 384 Super Node Architecture的Ascend AI Cloud Service的新兴趣，并且将正式发布Pangu Big 5.5。 pangu的大型模型深度取决于从训练到理解的Asteng芯片。与NVIDIA的CUDA生态系统类似，适用于大型模型，开放的华为源大型模型的本质是通过整合技术 +生态友善，在AI产业链的主要链接上擦除硬件。当开发人员使用Pangu模型时，他们需要依靠上升芯片的计算强度的支持。当企业实施行业应用程序时，需要上升服务器或云服务；当g诺言和企业客户促进了独立的变革，上升和开放的资源pangu更醉酒。从华为的大量急流技术的开源来看，华为希望Pangu在快速实施大型模型的阶段，Pangu将有更多的呼叫和更广泛的实施市场。这样，只有华为的全堆AI功能才能以积极的方式循环。 （本文首次发表在钛媒体应用中，带有-set | Zhang Shuai，编辑| Gai Hongda）回到Sohu，以查看更多 平台语句：本文的观点仅代表-set本身。 Sohu帐户是发布信息的平台。 SOHU仅提供存储信息服务。