2025年6月30日，華為正式宣布開源盤古7B參數的稠密模型、盤古Pro MoE 72B混合專家模型和基于昇騰的模型推理技術。
華為稱，此舉是華為踐行昇騰生態戰略的又一關鍵舉措，推動大模型技術的研究與創新發展，加速推進人工智能在千行百業的應用與價值創造。
目前，盤古Pro MoE 72B模型權重、基礎推理代碼，已正式上線開源平臺；基于昇騰的超大規模MoE模型推理代碼，已正式上線開源平臺；盤古7B相關模型權重與推理代碼將于近期上線開源平臺。
根據華為此前公布的信息顯示，盤古7B模型為雙系統框架，具備“快思慢想”功能，能夠根據任務復雜度自動選擇合適的模式，即在常規請求下使用“快思考”模式，在復雜推理任務下使用“慢思考”模式，從而在延遲和推理深度之間實現平衡。在多款復雜推理測試中，盤古7B的性能要強于阿里巴巴旗下的Qwen3-8B、智譜旗下的GLM4-9B，
盤古Pro MoE 72B混合專家模型參數量為720億，在激活160億參數量的情況下，通過動態激活專家網絡的創新設計，實現了以小打大的優異性能，甚至可以媲美千億級模型的性能表現。華為聲稱，該模型針對昇騰300I Duo、800I A2平臺進行優化，在后者上可以實現單卡1148 token/s的推理速度。
在業界權威大模型榜單SuperCLUE中文大模型基準測評5月的數據，盤古72B在開源排行榜中位列第五，總分為58.75分，超越Qwen3-14B、Qwen3-8B，僅次于DeepSeek-R1滿血版、DeepSeek-V3滿血版以及Qwen3-32B和235B。
值得一提的是，盤古72B的文本理解與創作得分位居榜單之首，為80.48分，但在科學推理能力上僅有39.6分，明顯弱于位居榜單前列的其余模型。
華為專家曾表示，“盤古72B是兼顧性能與推理成本的黃金尺寸，最適合行業用戶用AI改造業務。”
除了前述兩款模型，華為近期還推出了參數規模達7180億新模型——盤古Ultra MoE，全流程在昇騰AI計算平臺上訓練。華為同時發布盤古Ultra MoE模型架構和訓練方法的技術報告，披露眾多技術細節。
據華為技術專家介紹，華為盤古718B Ultra MoE萬卡集群預訓練MFU（模型算力利用率）達到41%，實驗室已達到45%；CloudMatrix384超節點訓練MoE大模型，MFU超過50%。
值得一提的是，近期在華為開發者大會（HDC 2025）上，華為云還發布了盤古大模型5.5，對自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、多模態、預測、科學計算五大基礎模型進行升級。同時，基于CloudMatrix 384超節點的新一代昇騰AI云服務全面上線。
