在2025年华为开发者大会（HDC 2025）上，华为正式推出盘古大模型5.5版本。延续"产业赋能"定位，此次升级涵盖五大核心模型体系：自然语言处理（NLP）、多模态感知、预测分析、科学计算及计算机视觉（CV），通过架构创新推动行业智能化转型。华为云CEO张平安现场宣布，盘古5.5的NLP能力已对标国际顶级模型，多模态世界模型实现国内首创。

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NLP模型集群：性能与效率双突破

万亿级稀疏架构：盘古Ultra MoE

作为7180亿参数的混合专家模型（MoE），基于昇腾全栈软硬件协同研发，攻克超大规模稀疏模型训练稳定性难题。创新采用Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）架构与TinyInit初始化策略，在CloudMatrix384集群完成10+T token稳定训练。通过EP分组负载优化技术均衡专家分配，结合Dropless训练策略，实现高效长序列处理与低幻觉输出。在数学推理、自然科学领域榜单居全球前列，技术细节见arXiv:2505.04519。

高性价比推理引擎：盘古Pro MoE

72B参数规模（激活160亿）的MoE架构，针对昇腾300I Duo芯片优化设计。采用分组混合专家算法（MoGE）解决跨芯片负载不均问题，在SuperCLUE五月榜单千亿级以下模型并列国内第一。实测性能达1529 token/s（昇腾800I A2平台），较业界同规模模型吞吐量提升15%，智能体任务表现媲美DeepSeek-R1（6710亿参数）。开源地址：gitcode.com/ascend-tribe/pangu-pro-moe。

轻量化长文本专家：盘古Embedding

7B小模型通过渐进式SFT与多维强化学习突破能力边界，创新Adaptive SWA滑动窗口与ESA稀疏注意力机制，支持百万级上下文处理。知识边界判定技术显著降低幻觉率，在学科知识、代码生成等场景超越同参数量级模型（技术报告：arXiv:2505.22375）

推理架构革命：自适应思考机制

针对慢思考模型过度计算痛点，首创快慢思考自适应切换技术：

• 构建难度感知数据集，通过两阶段训练实现问题复杂度自动判别

• 简单问题采用快思考模式（平均响应缩短8倍）

• 复杂任务启用慢思考+反思投机/压缩策略，推理时间减少50%

• 对比传统prompt切换方案，实现真正意义上的动态资源调配。

深度研究智能体：DeepDiver突破开放域局限

攻克Agent技术执行效率瓶颈，推出开放域信息获取系统：

• 合成海量交互数据训练，强化学习渐进优化

• 5分钟内完成10跳级复杂检索（如跨平台数据比对）

• 7B模型生成万字专业报告能力比肩DeepSeek-R1

• 在科研分析、行业调研场景实现精准信息提取（技术方案：arXiv:2505.24332）。

垂直领域模型矩阵升级

预测大模型

首创Triplet Transformer架构，统一跨行业三元组编码预训练，提升金融风控、供应链预测精度30%以上（以华为内部物流验证数据为准）。

科学计算大模型

深圳气象局基于此升级"智霁"系统，全球首个AI集合预报平台，通过多模型协同降低单一预报误差，台风路径预测准确率提升18%。

CV大模型

300亿参数视觉MoE架构（当前业界最大）：

• 融合红外/激光点云/光谱等多维数据

• 生成式故障样本库解决工业场景数据稀缺问题

• 油气管道检测误报率降至0.3%，煤矿设备识别种类扩展5倍。

多模态世界模型

构建物理数字孪生空间，支持智能驾驶与机器人训练：

• 输入路网数据生成多摄像头视频流+激光雷达点云

• 替代90%实景采集成本，某车企测试周期缩短6个月。

产业落地价值重构

盘古5.5通过MoE稀疏化、Triplet Transformer、自适应推理等创新，在硬件适配（昇腾原生）、能耗控制（推理耗电降低40%）、场景泛化（覆盖30+行业）建立技术代差。据IDC观测，该版本已部署于能源勘探、生物制药等高端产业，推动AI从感知智能向决策智能跃迁。

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