看两个大模型世界的新闻

1 是华为正式开源了上个月就公布的盘古大模型

2 是百度开源了 23 个不同尺寸（0.3B-300B）和不同用途（文本生成、推理和多模态）的 ERNIE 4.5 大模型

华为盘古大模型

开源链接：https://gitcode.com/ascend-tribe

• 1 是昇腾原生的分组混合专家模型--盘古 Pro Moe-72B：https://gitcode.com/ascend-tribe/pangu-pro-moe

• 2 是昇腾高性能 Moe 模型推理系统：https://gitcode.com/ascend-tribe/ascend-inference-system

• 3 是灵活切换快慢思考的高效 7B 模型--盘古 7B Embedded：https://gitcode.com/ascend-tribe/pangu-embedded

不是很敢做评价，单看华为技术文件给出的测评，貌似是很能打

基于 MoGE 架构，构建了总参数量 720 亿、激活参数量 160 亿的盘古 Pro MoE 模型，并针对昇腾 300I Duo 和 800I A2 平台进行了系统性优化。在昇腾 800I A2 上，盘古 Pro MoE 单卡推理吞吐量达到 1,148 tokens/s，通过推测加速等技术可进一步提升至 1,528 tokens/s，显著优于同等规模（32B 和 72B 参数量）的稠密模型。

总结一句话：昇腾 NPU 完全支持盘古 Pro MoE 的大规模并行训练。多个公开基准测试结果表明，盘古 Pro MoE 在千亿参数以下量级模型中处于领先地位。

总之，遥遥领先就完事儿了

话说，现在很多公司，除了头部各大互联网公司还有渠道可以大规模搞到英伟达 GPU，很多央国企、中小公司只能选择华为。

华为也是照这硬件、推理引擎、大模型我全都要打路子在走，完全与老美不沾边,甚至连模型文件都只在 gitcode 发，技术文件都有中文版。各互联网大厂发布大模型多是在 huggingface，技术文件也都只有英文。

我所在公司抓着尾巴搞了几台H20，明年再新采购算力服务器，大概率也要、也只能选华为了

后续我也准备好好学习一下华为的整套大模型技术栈，后面会陆续分享✊

百度也开源了一大堆大模型

大家是不是把大模型全村的希望、起个大早赶个晚集的百度忘记了？

老章一致打趣李总曾发表的雷人言论，这一次不能再打趣了

它信守承诺了，日期分毫不差

https://mp.weixin.qq.com/s/nqTQS5CGalMwjmx36T-LFw

文心大模型 4.5 系列模型，涵盖 47B、3B 激活参数的混合专家（MoE）模型，与 0.3B 参数的稠密型模型等 10 款模型，并实现预训练权重和推理代码的完全开源。

 23 款 ERNIE 模型主要是 A47B 和 A3B 系列的 MoE 模型，还包括一些 0.3B 的稠密小模型，涵盖文本模型和视觉语言模型，上下文窗口均为 128K。每个模型都采用了监督微调（SFT），直接偏好优化（DPO）或改进的强化学习方法统一偏好优化（UPO）进行后训练。

感觉国产大模型除了 DeepSeek 和阿里（DeepSeek 也识货，蒸馏都选 Qwen3），很难见到其他可以扑出水花的模型了，像腾讯、kimi、minimax、字节最近开源的模型，都没什么热度。

 

 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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