华为开放openPangu-2.0-Pro：5050亿参数、512K上下文，权重与昇腾推理代码同步上线

2026年7月31日，华为正式开放 openPangu-2.0-Pro模型权重、技术报告及基础推理代码。

openPangu-2.0-Pro是一款基于昇腾NPU完成训练的大规模混合专家语言模型，总参数约505B，即5050亿参数，每个Token实际激活约18B参数，并支持512K上下文。模型预训练数据规模约为34T Tokens。

模型目前已经上线GitCode和华为官方Hugging Face组织，同时提供原始版本与INT8量化版本。企业和开发者也可以通过华为云ModelArts Studio直接在线体验文本生成、深度思考与Function Call能力。

模型权重入口：

openPangu-2.0-Pro官方GitCode页面

华为云体验入口：

华为云ModelArts Studio

openPangu-2.0-Pro是什么？

openPangu是华为推出的开放AI模型品牌，重点围绕昇腾硬件建立原生训练、推理、算子和部署实践。

openPangu-2.0系列主要包含两个版本：

openPangu-2.0-Flash已于2026年6月30日先行开放模型权重、基础推理代码和训推算子；华为当时宣布，Pro版本的模型权重及推理代码将在7月上线。

Pro版本此次按计划开放，使openPangu-2.0系列形成了“Flash负责效率、Pro负责能力”的双模型组合。

openPangu-2.0-Pro核心参数

以上规格来自openPangu官方模型卡。

5050亿参数并不代表每次都计算5050亿参数

openPangu-2.0-Pro采用混合专家架构。

模型虽然拥有约5050亿总参数，但在处理每个Token时，只激活约180亿参数，相当于每次调用约3.6%的模型参数参与计算。

MoE架构的主要目的，是在扩大模型总容量的同时，控制每次推理实际需要的计算量。

可以把它理解为模型内部包含大量不同领域的专家。当输入一段代码、数学题或办公任务时，路由系统会选择更适合当前Token的部分专家，而不是让所有专家同时运行。

这种方式能够同时获得：

• 更大的知识和能力容量
• 相对可控的单Token计算量
• 更适合并行部署的模型结构
• 更高的推理吞吐潜力

不过，18B激活参数并不代表完整模型可以按普通18B模型部署。完整权重仍然包含505B参数，对存储、内存和多卡通信的要求依然很高。

512K上下文可以处理什么？

openPangu-2.0-Pro原生支持512K上下文，可用于容纳更长的代码、文档和Agent执行记录。

适合的应用场景包括：

• 大型代码仓库分析
• 多份行业报告综合研究
• 长篇合同与制度文档
• 企业知识库问答
• 长时间Agent工具调用
• 多轮项目规划
• 复杂数据分析任务
• 数百页材料整理
• 跨文档信息对照

但512K上下文并不意味着应用应该把所有文件一次性全部提交给模型。

正式系统仍需要结合：

• 文档检索
• 向量数据库
• 上下文压缩
• 历史对话摘要
• 文件分块
• 权限管理
• 缓存策略

否则，大量无关内容会增加推理费用，也可能干扰模型判断。

MLA＋DSA＋SWA如何处理长上下文？

openPangu-2.0-Pro沿用了高效率的MLA注意力结构，同时采用DSA与SWA独立分层混合方案。

两类注意力层按照约1:2的比例排列：

• SWA负责局部窗口建模
• DSA负责稀疏的全局信息聚合

SWA负责局部上下文

Sliding Window Attention只关注当前Token附近的一段内容。

在语言、代码和文档中，大量关系都发生在局部范围内，例如：

• 当前句子中的语法关系
• 相邻代码行
• 当前函数内部变量
• 表格附近的数据
• 同一段落中的指代

只处理局部窗口，可以减少长上下文中的计算和显存消耗。

DSA负责全局信息

长文档中仍然存在跨越很远距离的重要关系，例如：

• 文档开头定义的规则
• 代码仓库中的公共接口
• 合同前后条款
• Agent早期确定的任务目标
• 不同报告中的相同指标

DSA负责从长上下文中筛选和聚合这些稀疏但重要的全局信息。

两种结构组合后，模型不必让所有Token之间都进行完整计算，而是把更多算力集中在真正需要建立关联的位置。

四分支mHC残差结构是什么？

openPangu-2.0-Pro将传统残差连接升级为四分支mHC架构。

官方模型卡表示，这项设计用于提高模型内部表征的多样性和泛化能力。

传统Transformer通常沿着一条主要残差路径传递信息。随着模型层数增加，不同层的特征可能不断混合，部分早期信息也可能被弱化。

多分支结构可以让不同特征沿多条路径传播，使模型更容易保留和组合不同层级的信息。

这种结构的实际价值需要结合技术报告和社区复现进一步判断，但从产品定位看，它主要服务于复杂推理、专业任务和长上下文理解。

三头MTP一次额外预测3个Token

openPangu-2.0-Pro内置三头MTP自投机模块。

普通自回归模型每执行一次前向计算，通常只生成一个新Token。

MTP会同时预测多个未来位置。openPangu-2.0-Pro的三头MTP可以一次额外预测3个Token，再对候选结果进行验证，从而减少逐Token解码产生的等待时间。

这类能力对以下任务尤其重要：

• 长篇内容生成
• 代码编写
• 数学推理
• Agent连续执行
• 高并发API服务
• 长思考过程

MTP能够提高多少实际速度，还取决于候选Token接受率、推理框架、并发量和昇腾集群配置，不能只根据“预测3个Token”直接推算为3倍加速。

Muon优化器用于提高训练收敛效率

openPangu-2.0-Pro在训练中采用Muon优化器。

华为称，该优化器能够帮助模型获得更快的训练收敛速度。

对于505B规模的MoE模型而言，训练效率不仅取决于模型结构，还取决于：

• 优化器状态占用
• 专家负载均衡
• 多节点通信
• 长序列训练
• 梯度稳定性
• 昇腾算子效率

Muon与MLA、DSA＋SWA、mHC和MTP共同组成openPangu-2.0-Pro的主要架构升级。

34T Tokens训练与后训练流程

openPangu-2.0-Pro的预训练数据规模约为34T Tokens。

在预训练完成后，模型继续经历了三类主要后训练过程：

1. 快慢思考合一的监督微调
2. 多专项强化学习
3. 在线蒸馏

快慢思考合一

模型同时提供Thinking和Non-Thinking两种使用方式。

需要复杂推理时，可以使用思考模式进行更长的分析；面对简单问答和高频任务时，则可以使用非思考模式降低等待时间与推理成本。

多专项强化学习

不同强化学习阶段可以分别加强：

• 数学推理
• 代码任务
• 指令遵循
• 工具调用
• Agent执行
• 专业知识任务

在线蒸馏

在线蒸馏用于将不同专项训练阶段获得的能力重新整合，让模型在统一版本中兼顾多个任务，而不是只在某一个评测方向表现突出。

官方测试表现

openPangu官方模型卡公布了Thinking与Non-Thinking两种模式的测试结果。

推理能力

Agent能力

代码能力

以上结果来自华为官方模型卡，并非独立第三方统一盲测。不同模型的系统提示词、推理预算、工具环境和测试次数可能不同，因此不应直接用单项数字判断综合排名。

思考模式并非所有项目都更高

从官方数据看，Thinking模式在数学、深度推理和多数Agent任务上领先较明显。

但Non-Thinking模式也并非所有项目都更弱：

• Chinese-SimpleQA中Non-Thinking为75.7，高于Thinking的74.2
• PinchBench中Non-Thinking为88.9，高于Thinking的84.0
• FeatBench中Non-Thinking为48.4，略高于Thinking的47.1

这说明更长的思考过程不一定适合所有任务。

实际应用可以按照任务难度进行路由：

使用Non-Thinking

• 简单知识问答
• 信息提取
• 内容改写
• 分类和标签
• 高频客服
• 基础代码补全
• 结构化数据转换

使用Thinking

• 数学推理
• 复杂代码修复
• Agent规划
• 多约束决策
• 深度研究
• 长文档分析
• 工具调用任务

openPangu-2.0-Pro与Flash如何选择？

两款模型使用相近的核心架构和后训练方向，但通过不同参数规模覆盖不同企业需求。

企业可以采用分层调用：

• Flash处理大部分日常请求
• Pro处理复杂推理与Agent任务
• 简单任务使用非思考模式
• 高难度任务切换到思考模式

权重、推理代码和INT8版本已经开放

此次开放内容主要包括：

• openPangu-2.0-Pro原始模型权重
• openPangu-2.0-Pro-Int8量化权重
• openPangu-2.0技术报告
• 基础推理代码
• 模型配置
• 部署说明
• 评测数据

官方推理代码仓库为openPangu-2.0-Infer，面向Ascend 910C部署，并采用Apache 2.0许可证。

INT8量化版本也已同步上线。量化能够减少权重存储和推理内存占用，但具体精度变化、硬件规模和性能数据需要参考部署文档及实际业务测试。

“开源”需要区分模型权重与代码许可证

华为将openPangu定位为开源AI模型品牌，并在官方发布中使用“开源上线”的表述。

从严格许可证角度看，需要分别理解：

• 模型权重：OPENPANGU MODEL LICENSE AGREEMENT VERSION 2.0
• 基础推理代码：Apache License 2.0

因此，“华为开放模型权重与推理代码”是较准确的技术表述。

模型权重并非直接采用Apache 2.0或MIT等标准软件开源许可证。企业计划修改、分发、托管或用于商业服务前，应完整阅读OpenPangu Model License 2.0，而不能只根据“开源”两个字判断使用范围。

可以在普通电脑运行吗？

openPangu-2.0-Pro不适合普通个人电脑直接运行。

虽然每个Token只激活18B参数，但部署时仍需要存放和管理完整的505B模型权重。

其主要部署对象包括：

• 昇腾算力集群
• 云计算平台
• 高校和研究机构
• 大型企业AI团队
• 推理服务商
• 行业模型开发团队

官方基础推理项目面向Ascend 910C，并使用omni-infer框架。

个人开发者更适合：

• 通过华为云MaaS调用
• 使用92B的openPangu-2.0-Flash
• 等待社区进一步量化
• 在云端租用昇腾计算资源

华为云ModelArts Studio已经可以在线体验

openPangu-2.0-Pro已经上线华为云ModelArts Studio，提供：

• 文本生成
• 深度思考
• Function Call
• 在线体验
• API调用

华为云页面当前显示的参考价格为：

价格、活动与上下文分段规则可能继续调整，正式接入前应以华为云控制台中的实时计费页面为准。

openPangu-2.0-Pro适合哪些场景？

企业Agent

支持Function Call和深度思考，可以用于任务规划、工具调用和企业工作流。

代码开发

官方在LiveCodeBench、DeepCodeBench和SWE-bench Verified中公布了相应成绩，可用于代码生成、仓库修改和Bug修复。

深度研究

512K上下文可以处理较多网页、报告和企业资料，并结合搜索工具生成研究结果。

金融与行业分析

可用于处理年报、政策、行业数据和企业知识库，但高风险结论必须经过专业人员审核。

企业知识库

支持长文档输入，可用于制度查询、技术资料检索和内部问答。

数学与科学计算

Thinking模式在AIME、HMMT、GPQA-Diamond等官方测试中表现突出，也支持通过Python工具辅助计算。

国产算力私有化部署

对已经建设昇腾集群的企业而言，openPangu提供了从模型权重到推理代码的原生技术路线。

openPangu推动的不只是一个模型

openPangu-2.0-Pro的意义不仅是开放一个505B模型。

华为希望通过openPangu逐步开放和完善：

• 模型权重
• 基础推理代码
• 预训练代码
• 后训练代码
• 训练与推理算子
• 昇腾集群部署方案
• 量化版本
• 云端MaaS服务

华为在6月30日的官方公告中表示，openPangu-2.0相关组件将分阶段开放，更多组件将在2026年下半年继续上线。

这套路径的主要目标，是让开发者不仅可以下载模型，也能研究如何在昇腾硬件上完成训练、推理、量化和行业部署。

当前仍有哪些限制？

部署硬件门槛较高

505B总参数决定了完整模型仍然需要大规模计算和存储资源。

主要面向昇腾生态

官方推理代码以Ascend 910C为主要目标。CUDA、llama.cpp及其他GPU推理框架的兼容情况，需要社区继续适配。

官方测试不等于第三方排名

当前成绩主要由华为模型卡公布，需要更多独立榜单和实际业务测试验证。

512K不代表所有信息都能被准确利用

长上下文中的信息检索、位置偏差和无关内容干扰仍然需要应用层解决。

模型许可证为自定义协议

商业部署、二次发布和托管服务前，应单独审查OpenPangu Model License 2.0。

当前是纯语言模型

openPangu-2.0-Pro模型卡将其定位为语言模型，输入输出重点为文本，不应直接视为图片、音频或视频全模态模型。

总结

2026年7月31日，华为正式开放openPangu-2.0-Pro模型权重、技术报告及基础推理代码。

模型采用505B总参数、18B激活参数的MoE架构，支持512K上下文，并使用约34T Tokens完成预训练。后训练阶段融合快慢思考SFT、多专项强化学习和在线蒸馏。

在架构方面，openPangu-2.0-Pro引入：

• MLA注意力
• DSA＋SWA分层混合结构
• 四分支mHC拓扑
• 三头MTP自投机模块
• Muon优化器

这些技术主要用于降低长上下文计算成本、增强模型表征能力，并提高推理吞吐。

权重已经同步上线GitCode与华为官方Hugging Face组织，INT8量化版本和基于Ascend 910C的openPangu-2.0-Infer推理项目也已提供。

普通开发者可以通过华为云ModelArts Studio在线体验；已经部署昇腾集群的企业，则可以下载权重和推理代码进行私有化测试。

需要注意的是，模型权重使用OpenPangu Model License 2.0，推理代码则采用Apache 2.0许可证。企业在商业使用前仍需分别核对许可证和部署成本。

openPangu-2.0-Pro真正值得关注的地方，不只是5050亿参数，而是华为正在尝试提供一套从模型架构、权重、量化、推理代码到昇腾云服务的完整开放实践。

相关链接

• openPangu-2.0-Pro模型权重
• openPangu-2.0-Pro官方Hugging Face页面
• openPangu-2.0-Pro INT8量化版本
• openPangu-2.0-Infer基础推理代码
• openPangu-2.0-Flash模型