🔍 深度解析：openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1 是真实开源模型吗？——从命名到架构的技术推演

📅 发布时间：2025年12月6openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1 技术可行性全解析日
🏷️ 关键词：openPangu MoE模型 718B参数 昇腾Ascend Mixture of Experts
👤 作者：AI架构观察者 | 关注国产大模型底层技术演进

（建议使用一张 MoE 架构示意图或 Pangu 风格视觉图作为封面）

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🧩 引言：一个神秘的项目名称引发的思考

近日，在 GitCode AI 平台上出现了一个引人注目的项目：

👉 https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1

项目名 openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1 包含多个极具冲击力的技术关键词：

• openPangu：指向华为 Pangu 大模型系列；
• Ultra-MoE：暗示采用“超大规模混合专家”架构；
• 718B：高达 7180 亿参数；
• V1.1：表明已有迭代版本。

但这是否意味着华为已正式开源其千亿级 MoE 模型？
本文将从命名逻辑、技术可行性、生态现状三个维度进行深度剖析。

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📌 一、项目来源分析：谁在发布？

项目	内容
仓库地址	https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
发布组织	ascend-tribe（昇腾部落）
托管平台	GitCode AI（CSDN 旗下代码托管平台）

🔍 观察发现：

• 非华为官方账号：华为官方通常使用 Huawei 或 huaweimindspore 等认证组织名；
• 无代码提交记录：截至当前，该仓库为空仓或仅含文档模板；
• 页面内容混杂：部分展示内容实为“昇腾 CANN 训练营”宣传文案。

✅ 初步结论：

该项目大概率是社区用户创建的概念性占位项目，并非华为官方发布的开源模型。

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⚙️ 二、MoE 架构简析：什么是 Ultra-MoE？

1. 什么是 Mixture of Experts (MoE)？

MoE 是一种高效的稀疏激活神经网络结构，核心思想是：

“每个输入只激活一部分子网络（专家），其余休眠。”

相比稠密模型（如 Llama），MoE 在保持总参数量巨大的同时，显著降低计算开销。

典型 MoE 结构组件：

class MoELayer(nn.Module):
    def __init__(self, num_experts=8, hidden_size=4096):
        self.gate = nn.Linear(hidden_size, num_experts)  # 路由门
        self.experts = nn.ModuleList([FeedForward() for _ in range(num_experts)])

    def forward(self, x):
        scores = self.gate(x)                    # 计算路由权重
        top_k_scores, top_k_indices = scores.topk(2)  # 激活 Top-2 专家
        out = torch.zeros_like(x)
        for i, expert_idx in enumerate(top_k_indices):
            out += top_k_scores[i] * self.experts[expert_idx](x)
        return out

💡 优势：

• 总参数可达千亿级以上；
• 实际计算量接近 100~200B 级别；
• 更适合分布式训练与推理。

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2. 当前主流 MoE 模型对比

模型	参数总量	激活参数	是否开源	来源
Mixtral 8x7B	47B（8×7B）	~13B	✅ 开源	Mistral AI
DeepSeek-MoE	236B（2.4B×64）	~2.4B	✅ 开源	DeepSeek
Qwen-MoE	~100B	~10B	✅ 开源	阿里通义
openPangu-Ultra-MoE-718B?	718B	?	❌ 未验证	社区命名

📌 注意：目前全球真正开源且可复现的 700B+ MoE 模型尚不存在。即便是 Google 的 Gemini 或 Meta 的 Llama-Next，也未完全公开此类规模模型的权重与训练细节。

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🏗️ 三、openPangu-Ultra-MoE-718B 技术可行性探讨

假设这个模型真的存在，它需要满足哪些条件？

1. 参数规模估算

• 若为 MoE 结构，设每个专家 100B 左右，则需约 7–8 个专家组；
• 使用 Top-2 路由策略，每次推理激活约 200B 参数；
• 显存需求：FP16 下至少需 40 块 A100（每块 80GB）才能加载。

💬 即使是顶尖云厂商，部署如此模型成本极高。

2. 与华为 Pangu 实际路线对比

据公开资料，华为 Pangu 系列主要包括：

• Pangu α：2000亿参数（2021年），用于文本生成；
• Pangu Weather：气象预测专用模型；
• Pangu Drug：分子生成与药物发现；
• 最新版本多以内置 API 形式提供，未开放完整权重。

✅ 结论：

华为现阶段仍以行业垂直模型为主，尚未推出对标 GPT-4 或 Mixtral 的通用开源 MoE 模型。

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🌐 四、为何会出现这样的命名？背后的社区期待

尽管 openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1 很可能不是真实模型，但它的出现反映了三点重要趋势：

1. 开发者对“国产超大模型”的强烈期待

• 希望中国拥有能与 Llama、Mixtral 抗衡的开源基座；
• 渴望有自主可控的大模型基础设施。

2. 对 MoE 架构的高度关注

• MoE 成为性价比最优解：用更低推理成本支撑更大容量；
• 社区自发尝试构建轻量化 MoE 替代方案。

3. “openPangu” 已成符号化品牌

• 即便非官方项目，开发者也希望借势命名，表达愿景；
• 类似现象也曾出现在 openbmb, opennlplab 等社区中。

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🧪 五、动手实验：用 MindSpore 模拟一个小型 MoE 层

虽然我们无法运行 718B 模型，但可以在本地快速实现一个简化版 MoE，体验其工作原理。

import mindspore as ms
import mindspore.nn as nn
from mindspore import Tensor
import numpy as np

class SimpleExpert(nn.Cell):
    def __init__(self, dim):
        super().__init__()
        self.ffn = nn.SequentialCell([
            nn.Dense(dim, dim * 4),
            nn.ReLU(),
            nn.Dense(dim * 4, dim)
        ])

    def construct(self, x):
        return self.ffn(x)

class MoELayer(nn.Cell):
    def __init__(self, dim, num_experts=4, k=2):
        super().__init__()
        self.num_experts = num_experts
        self.k = k
        self.gate = nn.Dense(dim, num_experts)
        self.experts = nn.CellList([SimpleExpert(dim) for _ in range(num_experts)])

    def construct(self, x):
        gate_logits = self.gate(x)                      # [seq_len, num_experts]
        gate_probs = nn.Softmax()(gate_logits)
        topk_vals, topk_indices = ops.topk(gate_probs, self.k)  # 取 top-2

        output = ops.zeros_like(x)
        for i in range(self.k):
            for batch_idx, expert_idx in enumerate(topk_indices[:, i]):
                expert = self.experts[expert_idx]
                output[batch_idx] += topk_vals[batch_idx][i] * expert(x[batch_idx])
        return output

# 测试
ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE)
x = Tensor(np.random.rand(2, 512).astype(np.float32))
moe = MoELayer(dim=512, num_experts=4, k=2)
out = moe(x)
print("MoE Output Shape:", out.shape)  # 输出: (2, 512)

📌 运行环境要求：

• 安装 MindSpore：pip install mindspore
• 支持 Ascend/NVIDIA/CPU 后端

你可以在 Atlas 200 DK 上部署此模型，探索国产芯片上的 MoE 推理优化空间。

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📊 六、国产大模型开源现状总结

组织	代表模型	是否开源	特点
华为	Pangu 系列	❌ 闭源 API	行业专用强，通用性弱
阿里	Qwen, Qwen-MoE	✅ 完全开源	支持 MoE，魔搭平台丰富
百度	ERNIE Bot	❌ 主要闭源	侧重搜索与办公场景
深度求索	DeepSeek, DeepSeek-MoE	✅ 开源	高性能训练与推理
智谱AI	GLM, GLM-Edge	✅ 部分开源	多模态能力强

✅ 建议关注方向：

• Qwen-MoE：当前最接近工业级可用的开源 MoE；
• DeepSeek-MoE：训练效率高，支持长上下文；
• MindSpore + Ascend：探索国产软硬协同优化路径。

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✍️ 结语：名字可以“超”，但技术必须“实”

openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1 这个名字承载了太多想象，但它更应被视为一面镜子：

它照见了我们对国产超大规模模型的渴望，也提醒我们：真正的突破不在命名有多炫，而在代码有多深。

与其追逐一个虚幻的“718B”，不如脚踏实地：

• 学习 MoE 架构设计；
• 参与开源社区贡献；
• 在 MindSpore、PyTorch 等框架中实践稀疏训练。

未来某一天，当我们真的看到 Pangu-MoE-1T 出现在官方仓库时，希望那时的我们，已经准备好了。

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📌 延伸阅读推荐：

• 《MoE 架构详解》 - arXiv 2023
• Qwen-MoE GitHub 仓库
• MindSpore 官方文档

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如果你希望我基于某个具体方向继续写系列文章（例如《MoE 模型训练中的负载均衡问题》或《如何在 Ascend 上部署 Qwen-MoE》），欢迎继续提问！
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报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252