ascend

本文介绍了SLAI T-Rex，一种面向昇腾NPU SuperPOD上万亿参数MoE模型的全参数后训练优化框架，实现了34.22%的MFU，并在运筹学任务上比GPT-5.4-Mini高出3.98个百分点。

openPangu-2.0-Flash 是一个拥有920亿参数（其中60亿激活参数）的MoE模型，基于昇腾训练，支持512k上下文长度并具备快速思考能力。它在推理和编码基准测试上表现强劲，采用了MLA注意力及多令牌预测等架构创新。

openPangu-2.0-Flash 是一个 92B MoE 模型，激活参数为 6B，上下文长度为 512k，在昇腾上使用 34T tokens 训练，融合了慢速/快速思维以及多个RL训练阶段。

用户询问在四个 Ascend GX10 或 DGX Sparks 上以 4 位量化运行 GLM-5.2 的可行性，想知道在 100k 上下文下的速度和内存情况。

华为宣布推出 openPangu 2.0，这是一个开源大模型，总参数量 505B，稀疏比 28:1，针对昇腾计算和鸿蒙进行了优化，核心组件将于 6 月 30 日起逐步开源。

华为已开源其CANN软件工具包，以与Nvidia的CUDA竞争，而DeepSeek V4在华为昇腾芯片上显示出显著的推理性能提升。