作者 | 黄昱

编辑 | 刘宝丹

自四年前盘古大模型首次亮相以来，AI 大模型行业风云变幻，不少 AI 大模型厂商加入开源大军。一直坚持闭源大模型的华为，如今也终于决定打开盘古的大门了。

6 月 30 日，华为正式宣布开源盘古 70 亿参数的稠密模型、盘古 Pro MoE 720 亿参数的混合专家模型和基于昇腾的模型推理技术。

这是华为首次开源盘古大模型。

华为方面表示，此举是华为践行昇腾生态战略的又一关键举措，推动大模型技术的研究与创新发展，加速推进人工智能在千行百业的应用与价值创造。

据悉，盘古 Pro MoE 72B 模型权重、基础推理代码，基于昇腾的超大规模 MoE 模型推理代码，已正式上线开源平台；盘古 7B 相关模型权重与推理代码将于近期上线开源平台。

华为首次开源大模型选择了两款可应用广泛的模型。

70 亿参数的稠密模型采用双系统框架，参数量适中、性能均衡、部署门槛较低，具备 " 快思考 " 和 " 慢思考 " 能力，可根据任务复杂度自动切换推理模式。

同时，该模型专为在昇腾 NPU 上优化部署，兼顾推理速度与推理深度，在 AIME、GPQA 等复杂推理基准测试中，超越 Qwen3-8B、GLM4-9B 等同量级模型，适用于智能客服、知识库等场景。

盘古 Pro MoE 720 亿参数的混合专家模型通过在专家选择阶段引入分组机制，确保了跨设备的计算负载均衡，不仅解决了传统 MoE 架构中专家负载不均衡的问题，还显著提升了模型的训练效率和推理性能，更适合处理相对复杂的任务。

AI 大模型浪潮掀起以来，" 大模型开源 or 闭源 " 一直是业界的热门议题。大模型开源的本质是以开放换生态，以生态养技术，相对于闭源而言，可以借助全球开发者的力量加速大模型的研发迭代速度。

开源与闭源也可以理解为是 " 短期盈利 " 与 " 长期生态 " 的权衡：闭源像 " 专利药 "，靠技术壁垒快速赚钱，但可能被后来者颠覆；开源像 " 通用药 "，靠规模效应和生态黏性构建护城河，但需要长期投入。

今年春节期间 DeepSeek 的横空出世，彻底颠覆了整个 AI 行业，也成功彰显了开源的价值。

在 DeepSeek 的推动下，AI 应用爆发，海内外公司纷纷在自家产品中接入 DeepSeek，直接冲击了 OpenAI 等 AI 大模型厂商在人工智能领域的市场地位。

基于此，像 OpenAI、百度这样的坚定的闭源路线支持者，不得不在 " 技术护城河 " 与 " 商业价值 " 之间做出选择，也决定拥抱开源。

2 月 14 日，百度宣布，文心大模型 4.5 系列即将面世，且 6 月 30 日起全面开源。不约而同地，Open AI 首席执行官山姆 · 奥特曼也在 2 月 13 日称，未来将重新制定开源战略。

百度创始人李彦宏在 2 月 11 日的 World Governments Summit 2025 峰会上表示：" 开源能让你更吸睛。" 他解释，AI、生成 AI 现在还处在创新萌芽期，快速传播能加速普及，吸引更多人试水，形成良性循环。

山姆 · 奥特曼则表态称，OpenAI 在开源 AI 软件方面 " 一直站在历史的错误一边 "。他还透露，虽然并非所有员工都同意其观点，但 OpenAI 内部正讨论公开 AI 模型的权重等事宜。

有 AI 业内人士指出，未来，" 开源生态 + 闭源核心 " 的混合模式可能成为主流 —— 既通过开源吸引开发者共建生态，又通过闭源技术保持商业竞争力，实现短期盈利与长期布局的平衡。

在此背景下，华为部分开源盘古大模型也是大势所趋。

此外，华为此次还开源了基于昇腾的模型推理技术，昇腾这一层级对应的则是华为瞄准的 AI 算力市场。

众所周知，华为的野心在于要做 AI 时代的 " 黑土地 "，其昇腾生态战略是华为围绕昇腾 AI 计算平台构建的全方位生态发展策略，旨在推动 AI 技术普及应用、促进产业创新、实现各方共赢，涵盖技术创新、生态构建、开源开放、人才培养等多个关键层面。

开源盘古大模型，有利于吸引开发者基于盘古大模型开发行业应用，形成 " 模型 - 应用 - 硬件 " 的昇腾生态闭环。

在 6 月 20 日召开的华为开发者大会 2025 上，华为常务董事、华为云计算 CEO 张平安在发布盘古大模型 5.5 的同时，还正式宣布基于 CloudMatrix 384 超节点的新一代昇腾 AI 云服务全面上线，为大模型应用提供澎湃算力。

据悉，华为云新一代昇腾 AI 云服务基于 CloudMatrix 384 超节点，首创将 384 颗昇腾 NPU 和 192 颗鲲鹏 CPU 通过全新高速网络 MatrixLink 全对等互联，形成一台超级 "AI 服务器 "，单卡推理吞吐量跃升到 2300 Tokens/s，与非超节点相比提升近 4 倍。

值得一提的是，超节点架构能更好地支持混合多专家 MoE 大模型的推理，可以实现 " 一卡一专家 "，一个超节点可以支持 384 个专家并行推理，极大提升效率；同时，超节点还可以支持 " 一卡一算子任务 "，灵活分配资源，提升任务并行处理，减少等待，将算力有效使用率（MFU）提升 50% 以上。

盘古大模型基于昇腾云的全栈软硬件训练，因此，华为开源盘古大模型的本质，也是在为昇腾生态引流。

2025 年已是开源模型快速进步的一年，华为如今加入开源大军，无疑将让其在全球 AI 竞争中占据战略主动。