Pangu Ultra MoE
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Huawei
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- China
- Publié
- 7 May 2025
- Auteurs
- 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…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling/generation, Question answering
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 718B
- Données d'entraînement
- tokens
a sparse LLM with 718 billion parameters 39B activated parameters
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 3.1 × 10²⁴ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
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
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- Huawei Ascend 910B
- Chips utilisés
- 6,000
- Utilisation du matériel
- MFU 30.0%
- Consommation d'énergie
- 4.7 MW
"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."
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Hosted access (no API)
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Pangu Ultra MoE: How to Train Your Big MoE on Ascend NPUs
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Pangu Ultra MoE a été publié par Huawei, dans le pays enregistré comme China, durant May 2025. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Comment il a été entraîné
La production a nécessité des calculs totalisant environ 3.1 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme Huawei Ascend 910B. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Réponses
Pangu Ultra MoE — questions courantes
Pangu Ultra MoE— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Pangu Ultra MoE— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
Pangu Ultra MoE— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 718B. a sparse LLM with 718 billion parameters 39B activated parameters. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
Pangu Ultra MoE— qui l'a créé ?
Il a été publié par Huawei, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.
Pangu Ultra MoE— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 2025.
Pangu Ultra MoE— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Pangu Ultra MoE— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 3.1 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme Huawei Ascend 910B. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.