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今日上午，華為在官方微信公眾號正式官宣開源盤古7B、72B兩款大模型，以及為華為昇騰NPU芯片優化的推理代碼，目前均已在國內代碼托管平臺GitCode正式上線。其中盤古7B（盤古 Embedded）擁有70億參數量，盤古72B（盤古 Pro MoE）則擁有720億參數量。

根據華為官方的介紹，盤古7B模型為雙系統框架，具備“快思慢想”功能，能夠根據任務復雜度自動選擇合適的模式，即在常規請求下使用“快思考”模式，在復雜推理任務下使用“慢思考”模式，從而在延遲和推理深度之間實現平衡。在多款復雜推理測試中，盤古7B的性能要強于阿里巴巴旗下的Qwen3-8B、智譜旗下的GLM4-9B，

盤古72B則為MoE混合專家模型，與一般的MoE模型不同，華為提出了一種新型的分組混合專家模型MoGE，其優點在于可以在專家選擇階段對專家進行分組，約束token在每個組內激活等量專家，進而實現負載均衡。

性能方面，華為聲稱該模型針對昇騰300I Duo、800I A2平臺進行優化，在后者上可以實現單卡1148 token/s的推理速度。

根據SuperCLUE中文大模型基準測評5月的數據，盤古72B在開源排行榜中位列第五，總分為58.75分，超越Qwen3-14B、Qwen3-8B，僅次于DeepSeek-R1滿血版、DeepSeek-V3滿血版以及Qwen3-32B和235B。

值得一提的是，盤古72B的文本理解與創作得分位居榜單之首，為80.48分，但在科學推理能力上僅有39.6分，明顯弱于位居榜單前列的其余模型。

此外，在推理模型榜單中，盤古72B的推理能力得分為60.3，并未有明顯領先優勢。一定程度上說明盤古系列開源模型的推理性能還有待進步。