7月31日、華為は「openPangu」ブランドの下で大規模なAIモデル「openPangu-2.0-Pro」を正式にオープンソース化しました。同時にモデルの重み、基本的な推論コードおよび技術報告書も公開し、昇騰AIエコシステムの構築をさらに推進し、開発者と企業に対して昇騰ナティブなトレーニングおよび推論技術に基づく最適な実践方法を提供します。

このopenPangu-2.0-Proは、昇騰NPUでトレーニングされた大規模な混合エキスパート（MoE）言語モデルであり、総パラメータ数は約505B（5050億）、1トークンあたりのアクティベートパラメータ数は約18B、サポートされるコンテキスト長は512K、トレーニングデータ量は約34T Tokensです。後処理段階では、遅延と高速の統合型監督微調整（SFT）、多様な専門分野における強化学習（RL）が完了し、オンライン蒸留（OPD）により能力の統合が行われ、全体的な性能がさらに向上しています。

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今回のオープンソースは、華為のopenPangu2.0オープンソース計画の重要な一部です。今年6月に開催されたHDC2026開発者カンファレンスにおいて、華為常務董事で製品投資評価委員会主任、端末BG会長の余承東氏は、openPangu2.0が6月30日から順次7つのコンポーネントをオープンソース化すると発表しました。これらには予トレーニングコード、後トレーニングコード、トレーニングオペレーターなど、コアな機能が含まれます。以前には、パラメータ数が92BのopenPangu-2.0-Flashモデルが6月30日にまずオープンソース化されていました。

openPangu-2.0-Proの総パラメータ数が505Bであることを受け、余承東氏は、華為は国内産業エコシステムへの大量のAIリソースを支援する一方で、自身の利用可能な計算リソースは比較的限られており、AIトレーニングコストは継続的に高騰しているため、華為はモデルの遅延やスループットなどの推論効率の最適化に重点を置いていると述べました。openPangu2.0が引き続きコアモデルとトレーニング能力を開放することで、昇騰ナティブなAI開発エコシステムはさらに整い、国内の大規模モデルの開発にとって多くのオープンソースの参考となるものが提供されることが期待されます。

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