Pangu Ultra MoE

Uzavřené váhy Huawei 718B parametry May 2025

Žádný odhad

Žádné hardwarové požadavky pro tento model

Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
Huawei
Typ organizace
Industry
Země
China
Publikováno
7 May 2025
Autoři
Yehui Tang, Yichun Yin, Yaoyuan Wang, Hang Zhou, Yu Pan, Wei Guo, Ziyang Zhang, Miao Rang, Fangcheng Liu, Naifu Zhang, Binghan Li, Yonghan Dong, Xiaojun Meng, Yasheng Wang, Dong Li, Yin Li, Dandan Tu, Can Chen, Youliang Yan, Fisher Yu, Ruiming Tang, Yunhe Wang, Botian Huang, Bo Wang, Boxiao Liu, Changzheng Zhang, Da Kuang, Fei Liu, Gang Huang, Jiansheng Wei, Jiarui Qin, Jie Ran, Jinpeng Li, Jun Zh…

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Language
Úkol
Language modeling/generation, Question answering

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
718B

a sparse LLM with 718 billion parameters 39B activated parameters

Výcviková data
tokens

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink
3.1 × 10²⁴ FLOP

Speculatively assuming they trained MoE model on the same amount of tokens as Pangu Ultra (13,2 T): 6 FLOP / parameter / token * 39 * 10^9 activated parameters * 13,2 * 10^12 tokens = 3.0888e+24 FLOP

Jak bylo ustanoveno
Operation counting

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware
Huawei Ascend 910B
Používané čipy
6,000
Využití hardwaru
MFU 30.0%

"Taking advantage of our model selection strategy and parallel computing system optimization, when training Pangu Ultra MoE, with performance comparable to DeepSeek R1 [10], we achieve a Model Flops Utilization (MFU) of 30.0% and Tokens Per Second (TPS) of 1.46M on 6K Ascend NPUs, compared to the baseline MFU of 18.9% and TPS of 0.61M on 4K Ascend NPUs."

Příkon
4.7 MW

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti
Closed — provider access only
Přístup k modelu
Hosted access (no API)
Tréninkový kód
Unreleased

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Pravděpodobně nad 10²³ FLOP
Yes
Záznam důvěry
Speculative

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Pangu Ultra MoE: How to Train Your Big MoE on Ascend NPUs
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Co je tento MODEL

Pangu Ultra MoE byl zveřejněn Huawei, v zemi zaznamenané jako China, během May 2025. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering.

Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.

Jak bylo trénováno

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 3.1 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Huawei Ascend 910B. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Odpovědi

Pangu Ultra MoE — běžné otázky

01

Pangu Ultra MoE— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.

02

Pangu Ultra MoE— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

03

Pangu Ultra MoE— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 718B. a sparse LLM with 718 billion parameters 39B activated parameters. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

04

Pangu Ultra MoE— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Huawei, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.

05

Pangu Ultra MoE— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v May 2025.

06

Pangu Ultra MoE— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

07

Pangu Ultra MoE— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 3.1 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Huawei Ascend 910B. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.