华为开源 openPangu-2.0-Pro（505B/512K，昇腾训练），但 GPQA 87.9 不如 Kimi K3。
华为在 Hugging Face 发布 openPangu-2.0-Pro 的开源权重。官方称这是首个完全在昇腾 NPU 上训练的 500B+ 级模型，MoE 总参数量 505B、激活 18B，上下文 512K。在少量有交集的基准上，GPQA-Diamond 87.9，低于 Kimi K3 的 93.5 和 GLM-5.2 的 91.2；SWE-bench Verified 68.5，与 DeepSeek V3.1 的 66.0 接近。其 BrowseComp 65.7 也明显落后于 Kimi K3 的 91.2。
华为的盘古大模型 openPangu-2.0-Pro 还真的开源了 https://t.co/EkhpEnDDr8 华为官方称：第一个完全在非 NVIDIA 硬件（华为昇腾 NPU）上完成训练的 5...
华为的盘古大模型 openPangu-2.0-Pro 还真的开源了 huggingface.co/openpangu/open… 华为官方称：第一个完全在非 NVIDIA 硬件（华为昇腾 NPU）上完成训练的 500B+ 级别前沿模型；MoE 架构，505B/A18B，512K 上下文窗口。 对比 DeepSeek V4 Flash、Kimi K3、GLM 5.2 等国内头部开源模型，看看是否能「遥遥领先」： 略显诡异的是，华为公布的 benchmark 评估维度，和 DeepSeek 几乎完全不重叠 😂，和其他模型也只有很少相同，咱们先简单对比看看，等后续有更多推理服务商接入后再做评测（505B 自己也推不起。。） 在唯一有交集的公开指标上，openPangu 处于"第二梯队"。 GPQA-Diamond 87.9 明显低于 Kimi K3（93.5）和 GLM-5.2（91.2）；BrowseComp 65.7 远低于 K3 91.2；SWE-bench Verified 68.5 与 DeepSeek V3.1 时代水平（66.0）相近，低于 V4 自报的 80.6。 但考虑到 openPangu 的参数量级和 Kimi K3、GLM-5.2 差了几倍，这样的表现也属意料之中吧，毕竟 DeepSeek V4 Flash 这样的意外惊喜，也不多。 💬 1 🔄 0 ❤️ 1 👀 208 📊 1 ⚡