盘古大模型 5.5：一款专注于解决实际产业问题，推动千行百业的智能化升级

盘古大模型5.5是华为在开发者大会2025上发布的最新一代人工智能大模型，强调“不作诗，只做事”，专注于解决实际产业问题，推动千行百业的智能化升级。

盘古大模型5.5功能特点：

1、自然语言处理（NLP）：

– 高效长序列处理：通过 Adaptive SWA 和 ESA 技术，能够轻松应对 100 万 token 长度的上下文。

– 低幻觉：采用知识边界判定和结构化思考验证等创新方案，提升模型推理的准确度。

– 快慢思考融合：自适应快慢思考合一技术，根据问题难易程度自动切换思考模式，简单问题快速回复，复杂问题深度思考，推理效率提升 8 倍。

– 深度研究能力：盘古 DeepDiver 通过长链难题合成和渐进式奖励机制，在网页搜索、常识性问答等应用中表现出色，可在 5 分钟内完成超过 10 跳的复杂问答，并生成万字以上专业调研报告。

2、多模态：

世界模型：为智能驾驶、具身智能机器人训练构建数字物理空间，实现持续优化迭代。例如在智能驾驶领域，可生成大量训练数据，无需依赖高成本路采。

3、预测：

Triplet Transformer 架构：将不同行业的数据进行统一的三元组编码和预训练，提升预测精度和跨行业、跨场景的泛化性。

4、科学计算：

AI 集合预报：例如深圳气象局基于盘古大模型升级的“智霁”大模型，首次实现 AI 集合预报，能更直观地反映天气系统的演变可能性。

5、计算机视觉（CV）：

300 亿参数视觉大模型：支持多维度泛视觉感知、分析和决策，构建工业场景稀缺的泛视觉故障样本库，提升业务场景的可识别种类与精度。

6、盘古 Ultra MoE：

– 超大规模与稀疏激活：拥有 7180 亿参数，采用 256 个路由专家，每个 token 激活 8 个专家，激活量为 39 亿，具备超大规模和高稀疏比的特性。

– 先进架构设计：引入 MLA（Multi-head Latent Attention）注意力机制，有效压缩 KV Cache 空间，缓解推理阶段的内存带宽瓶颈。

– 稳定训练技术：提出 Depth-Scaled Sandwich-Norm（DSSN）稳定架构和 TinyInit 小初始化方法，解决了超大规模 MoE 模型训练过程中的稳定性难题。

– 高效负载优化：采用 EP group loss 负载优化方法，保证各个专家之间保持较好的负载均衡。

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