昨天，2026年7月31日华为开源盘古5050亿参数的openPangu-2.0-Pro模型（模型权重、基础推理代码）及技术报告正式开源上线。而且，华为把盘古5050亿参数的openPangu-2.0-Pro开源了，模型权重、推理代码和技术报告都一起放了出来。然后网上就开始了，有人说华为这是看Kimi K3火了、DeepSeek V4 Flash刚发，赶紧蹭热度赶工出来的。参数也不够大，价格还高，没什么性价比。有人还翻旧账，说当年盘古大模型刚出来的时候法国气象局都觉得好，还接入用于气象预测，现在怎么这么拉胯。

确实，参数上，华为openPangu-2.0-Pro总参数量505B，MoE架构，激活参数18B，路由专家384个，每个Token路由8个专家，上下文512K，残差结构4路mHC，MTP3个预测头。训练数据34T Tokens。官方自己在技术报告里也说了，复杂真实软件工作流这块和第一梯队有差距。从两边都公开的测试项目看，大概在DeepSeek-V3.2这个级别，比GPT-5和Claude Opus4.5弱一些。

但是，仔细琢磨，你会发现这是有原因的，余承东之前说过一句话，华为AI算力芯片大量支持了国内其他企业需求，自己留的数量非常有限。这不是客套话。

华为现在中国AI生态链的位置跟英伟达在美国AI生态是差不多，主要是卖芯片、卖AI硬件、卖算力。昇腾950系列2026年950PR规划产量大约80万片。这80万片要分给麒麟、凌霄、天罡这些业务，昇腾能分到的就是其中一块。而且分到之后，海思拿到卡还得优先供给DeepSeek和GLM，这两家都公开说了下半年要大规模用昇腾950。所以华为肯定要对这些友商投桃报李。

前阵子DeepSeek投资人会议录音流出来，梁文峰的原话是这么说的：DeepSeek跟华为合作拿了一万六千张950卡，相当于四千张B系列，做不了下一代模型，但足够帮华为把生态跑通。他还说华为的问题是产能不是技术，四张华为卡顶一张英伟达卡。另外他还抱怨了一句，昇腾950大头给了互联网大厂，DeepSeek只拿到一万多张。可见华为产能多么紧张，deep seek他们多么大的怨念。

实际上，英伟达也有自己的大模型Nemotron系列，但从来不在LLM排行榜上争位置，就是小范围服务自己硬件测试。道理一样，你是卖铲子的，不能自己下场挖矿把矿工都得罪了。华为如果把盘古做得太强太便宜，那些正在大规模采购昇腾950的互联网大厂和AI公司怎么想。

openPangu-2.0-Pro技术上有几个点：Attention架构用高效MLA，DSA+SWA独立分层混合，层配比1比2，SWA层做局部窗口建模，DSA层做稀疏全局聚合。拓扑架构把传统残差连接改成4支流mHC架构，自投机模块用3头MTP，一次额外预测3个token。训练用了Muon优化器，昇腾原生训练效率提升了30%。用的重复DSA到SWA到SWA的结构，大概1层稀疏全局注意力配2层滑动窗口注意力。

当然，还有一个很重要的地方是，这次盘古模型是换血之后的第一个版本，训练时间不够多，完全基于昇腾NPU训练，不依赖英伟达生态，开源。意义就在这，证明昇腾能跑大模型，给生态伙伴提供参考，告诉外界不靠英伟达也能训出接近SOTA水准的模型。等后面算力上来了继续迭代，至于现在被说参数不够大性能不够强，那是华为自己选的，不是它做不出来。就像梁文锋说的，美国AI也好，英伟达芯片也好，其实技术上并没有什么秘密，时间够了就可以追上来，现在是美国极端封锁下，我们走出来一条新路子，这已经很了不起了。