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盘古大模型

收录更新 2026-11-11·10 项参数·2 个案例·4 款同类产品

人工智能大模型订阅制 📋 10 项参数 🏆 2 个客户案例

华为云盘古预训练大模型体系（NLP/多模态/科学计算/矿山/气象/药物研发），不做 C 端对话、专注行业落地，已在煤矿、气象、金融等行业规模商用。

选型与对接面向采购 · 集成 · 代理场景

一手厂商	华为云（Huawei Cloud）✓ 官方直连
价格模式	订阅制
适用行业	矿山气象金融
厂商总部	广东 · 深圳
厂商主营	政务大模型低代码与流程
官方渠道	huaweicloud.com直达厂商官方产品页，无中间商
常见叫法	盘古行业大模型华为云

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📋 本页资料整理自厂商官方网站（更新于 2026-11-11），价格与功能以厂商官方页面为准。

产品参数10 项参数 · · 整理自 2 个公开来源

openPangu 2.0 双版本：Pro 505B / Flash 92BPro 总参 505B、激活 18B，Flash 总参 92B、激活 6B，均支持 512K 上下文；Pro 训练数据约 34T tokens。注意激活比：Pro 为 3.6%、Flash 为 6.5%，都属超稀疏。Flash 的定位是「低成本高吞吐」（92B 总参、6B 激活，单卡即可承载较高并发），Pro 的定位是「能力上限」。选型时按业务分层：核心复杂任务用 Pro，海量简单任务用 Flash。[1]

昇腾单卡吞吐 2 倍：国产算力的效率证据支持昇腾算力，单卡吞吐率可达其他业界主流开源模型的 2 倍，并针对鸿蒙系统适配优化。这个「2 倍」是昇腾亲和架构（算子融合、内存布局、通信优化）带来的，不是模型本身更聪明。对甲方的意义：同样的卡数能服务 2 倍用户，或在同等并发下延迟减半——直接折算成 TCO 优势。[1]

512K 上下文的工程含义两个版本均支持 512K 超长上下文。512K 约等于 38 万汉字——可一次处理整套招标文件、整本技术手册、整个中型代码仓库。工程上要注意：KV Cache 随上下文线性增长，512K 全量缓存需要数十 GB 显存，实际部署通常配合分页注意力或 KV 量化，吞吐会明显下降。做长文场景应按「实际使用的上下文长度」而非「最大支持长度」做容量规划。[1]

开源策略：七大组件分阶段开放计划分阶段开源七大核心组件——模型结构、模型权重、技术报告、推理代码、预训练代码、后训练代码、训练算子；2026-06-30 开源 Flash 权重与推理代码、训推算子；2026-07-31 开源 Pro 权重、推理代码与技术报告；2026-09-28 预训练、SFT 代码与后训练 RL 代码开源。全栈开源（含训练代码）在国产模型里罕见——意味着企业可做深度二次开发，而不只是微调。[1]

参数规模背后的取舍（官方解释）余承东解释总参数量考量：算力大量支持了国内其他企业需求、华为自身预留算力有限、AI 算力成本非常高，华为更聚焦时延与吞吐率的提升。这段表态很实在——也提示甲方：盘古的优化目标是「单位算力的有效吞吐」，不是「刷榜最高分」。评估时应测「每卡每秒能服务多少请求」，而不是只看 benchmark。[1]

闭源旗舰盘古 5.5 的规格盘古 5.5（闭源）为 MoE 稀疏架构，718B 深度思考模型，支持自适应快慢思考，推理效率提升 8 倍，512K 上下文，多模态与视觉大模型同步升级；上线政务、工业、汽车、金融、医疗 5 大行业 Thinking 大模型。开源版与闭源版的分工：开源版（openPangu）给生态做底座，闭源版（5.5）给行业做深度定制——预算充足且需要行业能力时选闭源版。[2]

行业落地规模：30+ 行业 400+ 场景盘古大模型已在 30 多个行业、400 多个场景落地。典型案例：雅砻江公司水风光一体化智慧运营（气象径流预测、多能协同调度、电站智能运维、电力市场风控）；江汽集团尊界超级工厂用盘古 CV 大模型整合替代 150 余个独立质检小模型；翰宇药业用 10 万余条工艺数据 + 盘古药物分子大模型构建私域知识库；自动驾驶用可控时空生成（STCG）；农业用盘古气象大模型做公里级小时级预报。[2]

「150 个质检小模型被 1 个通用大模型替代」的启示江汽案例中，过去分散运行的 150 余个独立质检小模型被基于盘古 CV 大模型与昇腾算力的通用大模型整合替代。这是制造业 AI 的典型演进路径：从「一场景一模型」到「一个基座 + 多任务微调」。收益是维护成本骤降（150 个模型的版本管理是噩梦），代价是对基座能力的依赖变强——基座一次升级可能影响所有产线，需要更严格的回归测试。[2]

算力底座与配套AICS 灵衢智算集群十万卡级、总算力 200 EFLOPS；FlexNPU 柔性智算做弹性调度优化 Agent Token 成本；CCE Volcano Next 训推共池使资源利用率提升 30%；AMS Agentic 记忆存储解决长任务记忆遗忘；ModelArts Next 打通训练、微调、推理、Agent 开发全链路。这些是「买了模型之后还需要什么」的答案——单买模型没有配套平台，落地周期会拉长数倍。[2]

选型建议：昇腾生态内的首选适合：已建或在建昇腾算力池的单位（迁移成本最低）、需要全栈自主可控的党政军项目、需要超长上下文（512K）的文档处理、制造业视觉质检等有明确场景的行业 AI。不适合：以英伟达为主的算力环境（昇腾亲和优势归零，且迁移需重编译）、需要极强通用推理能力的场景（盘古强在行业纵深而非通用榜单）。[1]

参数出处

同系列不同型号性能差异较大，采购前请向厂商索取对应型号的数据手册确认；需要完整规格书可在上方联系在线客服获取。

用户案例2 个标杆案例 · 抓取自厂商官网案例栏目

沉淀政务智能体最佳实践，让AI普惠每一个窗口、每一位市民

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案例整理自厂商官方网站（更新于 2026-11-11），项目效果以厂商正式发布为准；需要同行业落地案例详情可联系在线客服获取。

供应方

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华为云提供稳定可靠、安全可信、可持续发展的云服务，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。助力企业降本增效，全球300万客户的共同选择。7x24小时专业服务支持，5天内无理由退订，免费快速备案。

#政务#大模型#低代码与流程

8 款在售产品 3 个主营领域总部 广东 · 深圳

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价格与计费方式订阅型计费 · 参考区间

华为云对盘古大模型的定价走的是订阅型计费路线——按账号数、坐席数或实例数按年/按月订阅，费用可预期，适合长期稳定使用。

价格参考：API 调用类按 token 或调用次数计费，试点阶段月支出通常几百至数千元；私有化部署以 GPU 服务器 + 授权计价，常见 20 万元起步。

谈价要点：确认计费维度到底是人数、并发还是实例数，以及最低起订年限、续费涨幅、超额使用的计费规则。

行业适配：该类产品在「矿山」、「气象」、「金融」场景落地较多，行业属性会影响实施工作量，报价时应一并说明。

工作原理与部署形态大模型通用机制 · 采购前先弄懂

盘古大模型的工作原理

基于 Transformer 架构，先用海量语料做预训练获得语言与知识能力，再用指令微调与人类反馈对齐输出风格；推理阶段按 token 逐字生成，配合量化、批处理与 KV Cache 优化降低单次响应成本。

盘古大模型由华为云提供，计费方式为「订阅制」，在「矿山」、「气象」、「金融」等行业落地较多。选型时把机制与自建方案对照一遍，能更清楚付的钱买的是产品化能力还是集成工作量。

部署在哪里、怎么部署

公有云 API 调用门槛最低，按 token 计费；私有化部署需要 GPU 推理集群（7B 与 70B 是两条完全不同的预算线），并配置模型服务网关做限流、鉴权与内容审核。

资质与合规要求

面向公众提供生成式 AI 服务须按《生成式人工智能服务管理暂行办法》完成备案或登记；涉及深度合成需做算法备案与内容标识；企业内部使用需确认训练数据版权与数据不出域。

常见问题采购前最常问的 9 个问题

盘古大模型的价格怎么算？

按账号数、坐席数或实例数按年/按月订阅，费用可预期，适合长期稳定使用。参考区间：API 调用类按 token 或调用次数计费，试点阶段月支出通常几百至数千元；私有化部署以 GPU 服务器 + 授权计价，常见 20 万元起步。最终报价受规模、部署方式与服务范围影响，建议同时向 2–3 家同类厂商索取分项报价单。

盘古大模型的工作原理是什么？

基于 Transformer 架构，先用海量语料做预训练获得语言与知识能力，再用指令微调与人类反馈对齐输出风格；推理阶段按 token 逐字生成，配合量化、批处理与 KV Cache 优化降低单次响应成本。放在「人工智能 / 大模型」这一层看，盘古大模型解决的问题是以产品化方式替代自建方案；判断它是否够用，重点看机制是否匹配你的业务链路，而不是看功能清单长短。

盘古大模型部署在哪里？怎么部署？

公有云 API 调用门槛最低，按 token 计费；私有化部署需要 GPU 推理集群（7B 与 70B 是两条完全不同的预算线），并配置模型服务网关做限流、鉴权与内容审核。本产品当前以「订阅制」方式交付，落地前建议先确认机房/云环境、网络接入与账号权限三项前置条件，再和厂商约定实施窗口与验收标准。

盘古大模型需要哪些资质与合规认证？

面向公众提供生成式 AI 服务须按《生成式人工智能服务管理暂行办法》完成备案或登记；涉及深度合成需做算法备案与内容标识；企业内部使用需确认训练数据版权与数据不出域。采购时把要求的证书名称、有效期与适用范围写进招标或合同附件，只写「具备相关资质」等于没有约束力。

盘古大模型适合多大规模的企业？

从几个人的团队到上千人企业都能用，关键是选对规格：先用低配验证业务，再按监控数据升配，避免一步到位买贵。

盘古大模型值得买吗？和替代方案的区别在哪？

相比自建机房，省掉硬件采购、机房托管和专职运维，弹性扩容只需分钟级；代价是长期高负载场景下总成本可能高于自建，需要按 3 年 TCO 对比。

盘古大模型支持哪些规格与部署方式？

厂商公开的规格参数中，openPangu 2.0 双版本：Pro 505B / Flash 92B为Pro 总参 505B、激活 18B，Flash…、昇腾单卡吞吐 2 倍：国产算力的效率证据为支持昇腾算力，单卡吞吐率可达其他业界主流开源模型…、512K 上下文的工程含义为两个版本均支持 512K 超长上下文。512K …。完整规格与部署形态（公有云 / 私有化 / 混合）以厂商最新文档为准，采购前需确认你的环境是否在支持列表内。

走采购流程要提供什么？

通常需要：需求说明（场景、规模、必须满足的功能）、预算区间、期望上线时间、合规要求（如等保、信创）、以及采购主体资质。材料越完整，厂商给出的方案与报价越接近真实成本。

盘古大模型的数据安全与合规如何保障？

主流方案会提供数据加密、权限分级与审计日志，是否满足等保或行业监管要求，要索取合规证明与第三方测评报告，并在合同中写明数据归属与退出机制。