深圳—— 华为在近日举行的开发者大会（HDC 2025）上正式发布了新一代人工智能大模型——盘古大模型5.5。与以往侧重通用能力的AI模型不同，盘古大模型5.5强调“不作诗，只做事”，将重心放在解决实际产业问题，旨在推动千行百业的智能化升级。
此次发布的盘古大模型5.5包含五大基础模型，分别面向自然语言处理（NLP）、多模态、预测、科学计算和计算机视觉（CV）等关键领域。这一战略布局，清晰地展现了华为对AI技术在产业落地应用的高度重视。
五大模型，各有所长
盘古大模型5.5的核心亮点在于其针对不同行业和场景的定制化能力。
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自然语言处理（NLP）： 盘古Ultra MoE模型拥有高达7180亿的参数，基于昇腾全栈软硬件协同打造，具备高效长序列处理、低幻觉、深度研究等核心能力。通过Adaptive SWA和ESA技术，能够轻松应对100万token长度的上下文，并采用知识边界判定和结构化思考验证等创新方案，提升模型推理的准确度。更值得一提的是，其自适应快慢思考合一技术，可根据问题难易程度自动切换思考模式，推理效率提升高达8倍。
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多模态： 盘古大模型5.5构建了世界模型，为智能驾驶、具身智能机器人训练构建数字物理空间，实现持续优化迭代。例如在智能驾驶领域，可生成大量训练数据，无需依赖高成本路采。
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预测： 采用triplet transformer架构，将不同行业的数据进行统一的三元组编码和预训练，提升预测精度和跨行业、跨场景的泛化性。
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科学计算： 深圳气象局基于盘古大模型升级的“智霁”大模型，首次实现AI集合预报，能更直观地反映天气系统的演变可能性。
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计算机视觉（CV）： 300亿参数视觉大模型，支持多维度泛视觉感知、分析和决策，构建工业场景稀缺的泛视觉故障样本库，提升业务场景的可识别种类与精度。
技术突破，驱动产业变革
盘古大模型5.5在技术层面也取得了显著突破。
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盘古Ultra MoE： 拥有7180亿参数，采用256个路由专家，每个token激活8个专家，激活量为39亿，具备超大规模和高稀疏比的特性。引入MLA（Multi-head Latent Attention）注意力机制，有效压缩KV Cache空间，缓解推理阶段的内存带宽瓶颈。
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盘古Pro MoE： 创新性地提出分组混合专家模型（MoGE），在专家选择阶段对专家进行分组，并约束token在每个组内激活等量专家，实现专家负载均衡，显著提升模型在昇腾平台的部署效率。
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盘古DeepDiver： 针对深度研究场景，能够完成超过10跳的复杂问答，并生成万字以上的专业调研报告。
挑战与展望
尽管盘古大模型5.5在技术和应用层面都展现出强大的潜力，但其未来的发展仍然面临一些挑战。
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算力需求： 超大规模模型的训练和推理需要强大的算力支持，如何进一步优化算法，降低对硬件资源的依赖，是未来需要重点关注的问题。
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数据安全： 在产业应用中，如何保护用户数据安全，防止数据泄露和滥用，是AI技术发展必须面对的伦理问题。
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人才培养： AI技术的快速发展需要大量专业人才，如何加强AI人才培养，满足产业需求，是推动AI技术持续发展的关键。
总而言之，盘古大模型5.5的发布，标志着华为在AI领域迈出了坚实的一步。其“不作诗，只做事”的理念，以及在技术和应用层面的创新，有望为各行各业带来深刻的变革。未来，随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，盘古大模型有望在推动产业智能化升级的道路上发挥更大的作用。
参考文献：
- 华为开发者大会（HDC 2025）官方网站
- AI工具集相关报道
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