--- title: "PanGu (Huawei) — 华为盘古" source: "https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "PanGu_(Huawei)_—_华为盘古" language: "zh" categories: - "Category:Chinese" - "Category:Large language models" - "Category:LLM families" - "Category:Machine learning" revision_id: 5460 wiki_created_at: 2026-09-06T23:49:37Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:49:37Z downloaded_at: 2026-09-07T23:08:36Z --- # PanGu (Huawei) — 华为盘古 **Huawei PanGu**（中文：*盘古*）是由华为云（Huawei Cloud）开发的一系列超大规模人工智能预训练模型（基础模型）。“盘古”之名源于中国神话中的创世神祇盘古^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-hdc2021-1)}。盘古模型系列涵盖了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态分析、预测建模和科学计算等多个领域。 ## 历史与发展 ### PanGu-α (2021) - 盘古-α (2021) 该系列的首个模型 **PanGu-α**（盘古-Alpha）于2021年4月发布。它拥有 **2000亿** 个参数，在当时成为全球最大的中文语言模型，规模超过了 OpenAI 的 GPT-3（1750亿参数）^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-aibusiness_2021-2)}。该模型由华为云团队与**诺亚方舟实验室**（Noah's Ark Lab）合作开发，并在由 **2048** 个专用**华为昇腾910**（Huawei Ascend 910）处理器组成的集群上，使用 MindSpore 框架进行训练^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-tech_report_alpha-3)}。训练数据集包含了 1.1 TB 的高质量中文文本数据。PanGu-α 在**CLUE**（中文语言理解评测基准）上表现出色，取得了总榜第一的成绩^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-hdc2021-1)}。 ### PanGu 3.0 (2023): 平台化方法 2023年7月，华为发布了**盘古3.0**（PanGu 3.0）平台，标志着其从单一模型向面向行业应用的多层**“5+N+X”**架构转型^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-pangu3_launch-4)}。 - **L0（基础层）**: 五个基础模型（NLP、CV、多模态、预测和科学计算）。 - **L1（行业层）**: N个行业模型，在基础模型之上针对特定行业（如政务、金融、制造等）进行微调。 - **L2（场景层）**: X个面向具体应用场景的模型（如虚拟助手、台风路径预测等）。这种分层架构使客户既可以直接使用现成的解决方案，也可以在自有数据上对行业模型进行微调，从而极大地简化并降低了适配成本。 ### PanGu 5.5 (2025): 混合专家（MoE）架构 2025年6月，华为宣布升级至**盘古5.5**（PanGu 5.5），旨在深入解决行业问题。其核心特点是采用了拥有256个专家子网络的**混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）**架构，使得总参数量达到**7180亿**^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-pangu5_techmag-5)}。MoE 架构允许在处理特定任务时动态激活模型的一部分，据华为称，这使得推理效率比前几代产品提高了**八倍**^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-aimagazine_5_5-6)}。 ## 关键架构与技术方案盘古模型基于GPT类的 Transformer 架构构建，并进行了一系列创新以支持超大规模模型的训练。为了控制生成过程，模型引入了一个专门的**查询层**（Query Layer），有助于在预训练阶段引导模型产生期望的输出^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-tech_report_alpha-3)}。盘古模型的训练和运行与华为自有的硬件和软件平台紧密集成： - **昇腾910处理器**（Ascend 910）：专用的AI加速器，是计算集群的基础。 - **MindSpore框架**：一个开源的深度学习平台，支持**自动并行技术**，该技术结合了五种并行模式（数据并行、模型并行、流水线并行、优化器并行等），可将计算任务高效地分配到数千个节点上^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-tech_report_alpha-3)}。 ## 专用模型及其应用 ### PanGu-Weather - 盘古气象该系列最著名的模型之一是**盘古气象**（PanGu-Weather），这是一个基于深度学习的全球气象预测模型。2023年7月，关于该模型的论文发表在权威科学期刊《自然》（*Nature*）上^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-nature_pangu_news-7)}。该模型在预测精度上超越了**欧洲中期天气预报中心（ECMWF）**的传统数值方法，且速度要快得多。生成一个24小时的全球天气预报，该模型仅需**几秒钟**，而传统方法需要数小时的超级计算机计算，这意味着速度提升了约**10000倍**^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-nature_pangu_news-7)}。2023年8月，盘古气象的预测结果被整合到 ECMWF 的服务中，用于实际的气象服务^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-nature_paper-8)}。 ### 行业应用盘古模型已在30个行业的500多个场景中得到应用。部分示例如下： - **农业**：中国农业科学院（CAAS）利用盘古开发了育种模型，成功培育出一种抗倒伏能力更强的实验性水稻品种^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-pangu5_techmag-5)}。 - **石油和天然气行业**：中国石油天然气集团公司（CNPC）使用盘古模型自动检测管道的亚毫米级缺陷，将效率提升了约40%^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-cnpc_case-9)}。 - **政务服务**：深圳市推出了智能助手**“小福”**，它基于超过20万份本地文件，为市民提供政务服务信息^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-pangu3_launch-4)}。 - **药物研发**：**盘古药物分子**（PanGu Drug Molecule）模型被用于加速候选药物的筛选过程。据称，借助该模型发现了一类全新的抗生素，这是该领域40年来的首次突破^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-pangu3_launch-4)}。 ## 开源 2025年6月，华为宣布将盘古模型系列的部分模型开源（open-source）。开源的模型包括^{[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-opensource_2025-10)}： - **盘古密集模型7B**（PanGu Dense Model 7B，70亿参数）。 - **盘古Pro MoE模型72B**（PanGu Pro MoE Model 72B，720亿参数）。此举旨在激励创新，并围绕**华为昇腾**（Huawei Ascend）硬件平台构建一个开放的生态系统，这是对全球AI领域竞争的战略回应^{[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_note-opensource_2025-10)}。 ## 参考文献 - Zeng, W.; et al. (2021). *PanGu‑α: Large‑Scale Autoregressive Pretrained Chinese Language Models*. PDF. - Huawei (2021). *HDC.Cloud 2021: Huawei Releases Six Ground‑breaking Products to Supercharge the Cloud and Intelligent Transformation of Business*. Online news. - Huawei Cloud (2023). *Reshaping Industries with AI: Huawei Cloud Launches PanGu Models 3.0 and Ascend AI Cloud Services*. Online news. - Bi, K.; et al. (2023). *Accurate Medium‑Range Global Weather Forecasting with 3D Neural Networks*. *Nature*, 620, 560–566. DOI:10.1038/s41586‑023‑06185‑3. - Technology Magazine (2025). *What Huawei PanGu 5.5 Models Mean for Industrial AI*. Online article. - MindSpore Team (2021). *MindSpore: An All‑Scenario Deep Learning Computing Framework (White Paper v1.1)*. PDF. - Zhang, S.; et al. (2024). *Ascend 910 NPU SoC Architecture for Large‑Scale AI Training*. *arXiv:2407.11888*. Online preprint. - AIbase News (2025). *Huawei Open Sources Dense PanGu 7B and Mixture‑of‑Experts PanGuPro 72B*. Online news. - CNPC & Huawei Cloud (2024). *Kunlun: Large‑Scale AI Model for Oil and Gas Pipeline Defect Detection*. Online case study. - MindSpore Docs (2024). *Automatic Parallel — Five‑Mode Hybrid Strategy in MindSpore*. Online documentation. - Press, O.; et al. (2021). *Train Short, Test Long: Attention with Linear Biases Enables Input‑Length Extrapolation*. arXiv:2108.12409. - Law, M. (2025). *How Huawei PanGu 5.5 AI Models Transform Industry Operations*. *AI Magazine*. Online article. ## 注释 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-hdc2021_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-hdc2021_1-1)} “HDC.Cloud 2021: Huawei Releases Six Groundbreaking Products to Supercharge the Cloud and Intelligent Transformation of Business”. *Huawei*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-aibusiness_2021_2-0) Wodecki, Ben (27 Apr 2021). «Huawei has created the world's largest Chinese language model». *AI Business*. [2] 3. ↑ ^{[3.0](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-tech_report_alpha_3-0)} ^{[3.1](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-tech_report_alpha_3-1)} ^{[3.2](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-tech_report_alpha_3-2)} Zeng, Wei, et al. (Apr 2021). «PanGu-α: Large-scale Autoregressive Pretrained Chinese Language Models». *Technical Report*. [3] 4. ↑ ^{[4.0](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-pangu3_launch_4-0)} ^{[4.1](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-pangu3_launch_4-1)} ^{[4.2](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-pangu3_launch_4-2)} «Reshaping Industries with AI: Huawei Cloud Launches Pangu Models 3.0 and Ascend AI Cloud Services». *HUAWEI CLOUD*. 7 Jul 2023. [4] 5. ↑ ^{[5.0](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-pangu5_techmag_5-0)} ^{[5.1](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-pangu5_techmag_5-1)} Law, Marcus (23 Jun 2025). «What Huawei Pangu 5.5 Models Mean for Industrial AI». *Technology Magazine*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-aimagazine_5_5_6-0) «How Huawei Pangu 5.5 AI Models Transform Industry Operations». *AI Magazine*. [6] 7. ↑ ^{[7.0](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-nature_pangu_news_7-0)} ^{[7.1](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-nature_pangu_news_7-1)} «Prestigious science journal Nature publishes paper about Pangu Weather AI Model authored by HUAWEI CLOUD researchers». *Huawei News*. 6 Jul 2023. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-nature_paper_8-0) Bi, Kaifeng, et al. (2023). «Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks». *Nature*. [8] 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-cnpc_case_9-0) «CNPC and Huawei Cloud Jointly Launch the "Kunlun" Model for the Oil and Gas Industry». 10. ↑ ^{[10.0](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-opensource_2025_10-0)} ^{[10.1](https://systems-analysis.info/int/PanGu_(Huawei)_%E2%80%94_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E7%9B%98%E5%8F%A4#cite_ref-opensource_2025_10-1)} «Huawei Open Sources Dense Pangu 7B and Mixture of Experts Model with 72B Parameters». *Albase News*. 30 Jun 2025. [9]