在人工智能領域，華為再次展現(xiàn)了其強大的技術實力與創(chuàng)新精神。2025年4月16日，華為最新發(fā)布的密集模型——盤古Ultra，在性能上已與國際頂尖模型DeepSeek-R1相媲美，這一成就不僅標志著國產AI算力生態(tài)的進一步成熟，更彰顯了華為在超大規(guī)模模型訓練領域的自主可控技術實力。

華為盤古Ultra模型是一款擁有1350億參數(shù)的密集大模型，其整個訓練過程完全基于華為自研的昇騰AI集群，未使用任何英偉達硬件。這一突破性的技術實現(xiàn)，打破了以往國內研究團隊在獲取高性能計算資源方面的限制，為國內大模型技術的快速發(fā)展開辟了新道路。

盤古Ultra模型在復雜推理、多模態(tài)理解等任務中表現(xiàn)優(yōu)異，這得益于華為團隊在模型架構和系統(tǒng)優(yōu)化方面的深入研究和創(chuàng)新。為了穩(wěn)定訓練過程，華為團隊提出了深度縮放夾心歸一化（Depth-Scaled Sandwich-Norm）和微小初始化（TinyInit）兩種關鍵技術。這些技術有效解決了超深網絡訓練中的不穩(wěn)定性和收斂困難等問題，使得盤古Ultra模型能夠在13.2萬億高質量數(shù)據(jù)上進行全流程無損失突刺的長穩(wěn)訓練。

在預訓練階段的評估中，盤古Ultra模型在絕大多數(shù)英文基準任務以及所有中文任務上均取得了最佳性能，顯著優(yōu)于Llama 405B、DeepSeek-V3等主流基線模型。特別是在MMLU、TriviaQA、GSM8K等高難度數(shù)據(jù)集上，盤古Ultra展現(xiàn)了卓越的語言理解與推理能力。

經過進一步的指令微調后，盤古Ultra模型的性能得到了進一步提升。在AIME 2024、MATH-500等數(shù)學推理任務以及LiveCodeBench等編程競賽題中，盤古Ultra達到了業(yè)界領先水平。此外，在Arena Hard、MMLU-pro等涉及通用語言理解和推理能力的測試中，盤古Ultra同樣表現(xiàn)出色，充分展示了其在高性能推理領域的競爭力和技術實力。

華為表示，盤古Ultra模型的未來應用前景廣闊。憑借其卓越的性能和自主可控的技術實力，盤古Ultra將優(yōu)先應用于金融、醫(yī)療等行業(yè)。在金融領域，盤古Ultra可以幫助銀行和金融機構進行智能風控，提高信貸審批效率和準確性；在醫(yī)療領域，盤古Ultra可以輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案制定，提高醫(yī)療服務的質量和效率。

值得一提的是，盤古Ultra模型的訓練過程完全基于國產技術棧，未使用任何英偉達硬件。這一成就不僅體現(xiàn)了華為在AI芯片和計算集群方面的技術積累和創(chuàng)新能力，也彰顯了國產AI算力生態(tài)的進一步成熟和自主可控的重要性。

總之，華為盤古Ultra模型的發(fā)布是國產AI算力生態(tài)邁向新高度的重要標志。隨著盤古Ultra在金融、醫(yī)療等行業(yè)的廣泛應用和不斷迭代升級，我們有理由相信，國產AI技術將在全球范圍內展現(xiàn)出更加強勁的競爭力和影響力。