在模型架构上，盘古团队提出Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和TinyInit小初始化的方法，在昇腾平台上实现了超过18TB数据的长期稳定训练。此外，他们还提出了EP loss负载优化方法，这一设计不仅保证了各个专家之间的能保持较好的负载均衡，也提升了专家的领域特化能力。同时，盘古Ultra MoE使用了业界先进的MLA和MTP架构，在预训练和后训练阶段都使用了Dropless训练策略，实现了超大规模MoE架构在模型效果与效率之间的最佳平衡。

在训练方法上，华为团队首次披露在昇腾CloudMatrix 384超节点上，高效打通大稀疏比MoE强化学习（RL）后训练框架的关键技术，使RL后训练进入超节点集群时代。同时，在5月初发布的预训练系统加速技术基础上，在不到一个月的时间内，华为团队又完成了一轮迭代升级，包括：适配昇腾硬件的自适应流水掩盖策略，进一步优化算子执行程序，进一步降低Host-Bound以及提升EP通信的掩盖；自适应管理内存优化策略的开发；数据重排实现DP间Attention负载均衡；以及昇腾亲和的算子优化，这些技术实现万卡集群预训练MFU由30%大幅提升至 41%。

此外，近期发布的盘古Pro MoE大模型，在参数量仅为720亿、激活160亿参数量的情况下，通过动态激活专家网络的创新设计，实现了以小打大的优异性能，甚至可以媲美千亿级模型的性能表现。在业界权威大模型榜单SuperCLUE最新公布的2025年5月排行榜上，位居千亿参数量以内大模型排行并列国内第一。

业内人士分析，华为此举的核心意义在于，证明了在国产AI算力平台（昇腾）上，能够高效、稳定地训练并优化达到国际顶尖水平的超大规模稀疏模型（MoE），实现了从硬件到软件、从训练到优化、从基础研究到工程落地的“全栈国产化”和“全流程自主可控”的闭环，并在关键性能指标上达到业界领先水平。

DeepSeek、腾讯大模型也有新消息

除了华为以外，其他国产大模型近日也传来新消息。

5月29日凌晨，DeepSeek-R1-0528正式在Hugging Face平台开源。此前一日（5月28日），DeepSeek官方宣布DeepSeek-R1模型已完成小版本试升级，用户可通过官方网页、App、小程序进行测试（打开深度思考），API接口和使用方式保持不变。

在此次更新中，模型代码能力的提升最为显著。知名代码测试平台LiveCodeBench显示，更新后的R1性能可以媲美OpenAI o3模型的高版本。

除代码能力外，R1新版本模型的文本理解与推理能力亦实现跨越式升级。其上下文长度拓展至128k，长文本提取的准确率也有显著提升。

另据央广网，5月21日，在2025腾讯云AI产业应用峰会上，腾讯大模型战略首次全景亮相，从自研的混元大模型、到AI云基础设施，再到智能体开发工具、知识库以及面向场景的应用，腾讯大模型矩阵产品全面升级。腾讯正通过持续打磨技术和产品能力，为企业和用户在大模型时代打造真正“好用的 AI”。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，随着AI的持续落地，每个企业都将成为AI公司；每个人都将是AI加持的“超级个体”。