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華為的盤古大模型終于推出新版本了。

6月20日華為云計算CEO張平安宣布基于CloudMatrix 384超節(jié)點的新一代昇騰AI云服務全面上線，盤古大模型5.5同步發(fā)布。

不過，當前國內的AI大模型競爭可謂是相當激烈，華為的盤古大模型在眾多大模型中并不是十分出眾。華為云此次重磅推出的盤古大模型5.5能否從一眾強敵面前殺出重圍？

強敵環(huán)伺

今天，我們的AI大模型與美國Open AI、谷歌等科技公司的大模型已經相差不大，甚至在某些領域已經反超。

一類是由互聯(lián)網科技巨頭開發(fā)的大模型，如阿里巴巴開發(fā)的通義千問、字節(jié)跳動開發(fā)的豆包大模型、百度開發(fā)的文心一言4.0、科大訊飛開發(fā)的星火大模型、騰訊開發(fā)的元寶等。通義千問中文理解能力全球領先，支持百萬級上下文窗口和多模態(tài)交互；豆包大模型月活用戶量第二，擅長圖像理解和多模態(tài)融合。

另一類是由DeepSeek、Kimi為代表的創(chuàng)業(yè)公司大模型。DeepSeek就不用說了，如今也是國內最火的大模型，月活用戶量高達1.8億，妥妥的一哥；Kimi由月之暗面開發(fā)，支持20萬漢字輸入，長文本處理能力突出，適合數(shù)據分析與專業(yè)文檔解讀，同樣受到了不少用戶的歡迎。

華為作為國內的科技巨頭，雖然有著相當強勁的AI實力，但盤古大模型要從如此眾多的競爭對手中殺出重圍，也不是一件容易的事。

國產大模型普遍向左，盤古大模型偏偏向右

不管是DeepSeek也好，還是豆包大模型也罷，大多數(shù)的國產大模型幾乎都選擇了面向C端用戶。不過盤古大模型則偏偏選擇了To B，他們選擇深耕行業(yè)，賦能千行百業(yè)，推動產業(yè)智能化升級。

在工業(yè)領域，盤古預測大模型通過優(yōu)化生產工藝和系統(tǒng)尋優(yōu)，提升生產效率，如海螺集團利用盤古大模型實現(xiàn)熟料強度預測，準確率超過85%，降低能耗；在農業(yè)領域，盤古大模型幫助農業(yè)科學家改良水稻株型，提高抗倒伏能力，同時保持產量，實現(xiàn)精準農業(yè)。

在金融領域，盤古金融大模型提供精準的風險評估和客戶服務，提升金融機構的運營效率和客戶滿意度；在政務領域，盤古政務大模型助力政府提供智能化服務，提高政務處理效率和透明度。

在醫(yī)療領域，盤古醫(yī)學大模型加速醫(yī)學研究，提供精準診斷和治療建議，推動醫(yī)療科技進步；在能源領域，盤古大模型優(yōu)化能源生產和分配，如云南鋁業(yè)通過坤安大模型降低電耗，實現(xiàn)節(jié)能減排。

在自動駕駛領域：盤古多模態(tài)大模型生成高質量訓練數(shù)據，加速自動駕駛技術發(fā)展，如廣汽集團與華為云合作實現(xiàn)高效數(shù)據生成；在機器人領域，盤古世界模型為具身智能機器人提供數(shù)字物理空間，提升操作能力，如火星車避障訓練。

在過去的一年中，盤古大模型持續(xù)深耕行業(yè)，在政務、制造、鋼鐵、鐵路、自動駕駛、氣象等領域發(fā)揮巨大價值，重塑千行萬業(yè)。此番重磅推出的盤古大模型5.5，同樣繼續(xù)深耕行業(yè)，推動各行業(yè)的數(shù)智化轉型與升級。

盤古大模型5.5，內功究竟幾何？

打磨了整整一年的時間，盤古大模型終于迎來了升級版。不得不說，盤古大模型是真沉得住氣。那么，我們就來看看盤古大模型5.5打磨了這么長時間，究竟有著怎樣的實力。

此次發(fā)布的5.5版本，包括比肩全球一流大模型的718B準萬億級NLP深度思考大模型、基于盤古多模態(tài)大模型的世界模型、升級的預測大模型、升級的視覺大模型，以及科學計算大模型。

算力支持方面。新一代AI云服務基于CloudMatrix 384超節(jié)點的新一代昇騰AI云服務，提供強大算力支持，單卡推理吞吐量提升近4倍，算力有效使用率提升50%以上。

技術性能方面。盤古大模型5.5采用256個專家組成的MoE架構，大幅增強了知識推理、工具調用和數(shù)學計算能力，通過自適應快慢思考合一技術，實現(xiàn)推理效率提升8倍，能夠根據問題難度智能切換推理速度，兼顧效率與準確性。

創(chuàng)新特性方面。盤古多模態(tài)大模型可生成數(shù)字物理空間，為智能駕駛、具身智能機器人訓練提供大量數(shù)據，降低訓練成本，提高效率。

行業(yè)應用方面。盤古大模型在30多個行業(yè)、500多個場景中落地，包括政務、金融、制造、醫(yī)療、煤礦、鋼鐵、鐵路、自動駕駛、氣象等，發(fā)揮巨大價值。

總體看來，從技術實力的角度來看，華為盤古大模型5.5確實是一款先進的AI模型。

技術也是一把雙刃劍

盤古大模型5.5可能太在乎對技術的追求了，但它也忽視了技術也是一把雙刃劍。任何事情都是有利有弊，有好的一面也有不好的一面。

盤古大模型5.5擁有龐大的參數(shù)規(guī)模，如盤古Ultra MoE模型參數(shù)高達7180億，這導致其在訓練過程中需要消耗大量的計算資源和存儲資源，從而使得訓練成本較高。

與此同時，盤古大模型5.5采用了許多先進的技術和架構，如MoE架構、自適應快慢思考合一技術等。這些技術的復雜性可能會增加模型開發(fā)和調試的難度，同時也對開發(fā)人員的技術水平提出了更高的要求。

此外，盤古大模型5.5基于華為的昇騰AI云服務和鯤鵬CPU等硬件進行訓練和推理，這種依賴性可能限制了其在非華為硬件平臺上的部署和運行。

最后，還有一個不能忽視的問題，那便是數(shù)據安全問題。大模型訓練需要大量的中文語料庫，這可能會涉及到用戶隱私和數(shù)據安全問題。盡管華為采取了相應的保護措施，但數(shù)據安全仍然是一個需要持續(xù)關注和優(yōu)化的方面。

總體來看，國產大模型與ChatGPT等國外先進大模型的差距是越來越小了。在DeekSeek、盤古大模型等國產大模型的共同推動下，必然會推動中國式AI走出一條獨特發(fā)展的道路。

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