就在最新一期的SuperCLUE中文大模型通用基准测评中，各个AI大模型玩家的成绩新鲜出炉。DeepSeek-V3.1-Terminus-Thinking openPangu-Ultra-MoE-718B Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
我想聊个反向操作：咱们普通人，如何用有限的资源，轻松驯服一个 AI 模型，让它变成我们专属的垂直领域小能手？主角，就是最近华为刚刚开源的一个大小仅为 1B 的模型 openPangu-Embedded-1B，它不仅全面领先同规格模型，甚至与更大规模的 Qwen3-1.7B 也难分伯仲。
国产自研开源模型，让模型不用在快思考和慢思考间二选一了！
在端侧 AI 这个热门赛道，华为盘古大模型扔下了一颗 “重磅炸弹” 。
华为 Pangu 员工自曝盘古模型并非如内部宣称的是“从旧的135B参数继承改造而来”，而是直接套用阿里千问 1.5 110B 模型进行续训（通过加层、扩增FFN维度、添加PI机制凑参数）。作者指出：
现在，请大家一起数一下“1”、“2”。OK，短短2秒钟时间，一个准万亿MoE大模型就已经吃透如何解一道高等数学大题了！而且啊，这个大模型还是不用GPU来训练，全流程都是大写的“国产”的那种。
Pangu Ultra MoE 是一个全流程在昇腾 NPU 上训练的准万亿 MoE 模型，此前发布了英文技术报告[1]。最近华为盘古团队发布了 Pangu Ultra MoE 模型架构与训练方法的中文技术报告，进一步披露了这个模型的细节。
LLM发展到今天，下一步该往哪个方向探索？
现在，AI 大模型可以真正与物理世界结合了。
当前有不少的大语言模型已经拥有了高准确度的天气预测能力。相比传统的天气预测技术，这些被称为大型 AI 气象预测模型（Large AI Weather forecast Model，LWMs）在极端天气预测方面有着更好的效果。
