🎯 情报来源：量子位
在最新一期SuperCLUE中文大模型测评中，华为openPangu-Ultra-MoE-718B以7180亿参数规模位列开源模型第二，仅次于DeepSeek-V3.1。该模型通过1260道题目测试，在数学推理、代码生成等六大核心维度展现竞争力。官方披露其关键突破在于创新的三阶段预训练策略和「批判内化」机制，而非单纯依赖数据规模。
💡 核心要点
- 7180亿参数MoE架构：采用混合专家模型设计，SuperCLUE综合得分开源领域第二
- 三阶段预训练策略：通用（世界知识）-推理（STEM/代码）-退火（工具应用）分阶强化能力
- 批判内化机制：通过自我审视降低38%幻觉率，提升指令遵循准确度
- ToolACE框架：支持多工具协同调用，复杂任务完成率提升27%
- 三步后训练优化：PDFT动态微调+GSPO强化学习+黑盒融合实现性能增益
📌 情报分析
技术价值：极高
模型架构创新（MoE+三阶段训练）与ToolACE工具框架形成技术壁垒，6篇相关论文被顶会收录证明学术影响力。
商业价值：高
在金融、科研等需复杂推理的领域具落地潜力，但718B参数规模可能抬高部署成本。开源策略有助于生态建设。
趋势预测：高
「质量优先」训练理念或成行业新范式，中科院等机构研究显示其数据筛选方案可降低30%训练能耗。