国产大模型双雄争霸：华为盘古全栈开源，百度ERNIE 4.5系列集体亮相
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-Base-PT 大家好，我是深耕AI领域的老章。近期国产大模型圈可谓波澜壮阔，两大巨头相继抛出重磅消息：华为正式将备受瞩目的盘古大模型推向开源社区，百度则一口气发布了23款不同规格的ERNIE 4.5系列模型。这两股力量的集中爆发，不仅改写了国内大模型的竞争格局，更为行业注入了全新的技术活力。
华为盘古：从技术突破到生态闭环的全面进击
华为此次开源的盘古大模型家族，堪称技术实力的集中展示。其开源项目主页设立于https://gitcode.com/ascend-tribe，主要包含三大核心组件：昇腾原生分组混合专家模型盘古Pro Moe-72B（项目地址：https://gitcode.com/ascend-tribe/pangu-pro-moe）、昇腾高性能Moe模型推理系统（项目地址：https://gitcode.com/ascend-tribe/ascend-inference-system），以及支持灵活切换快慢思考模式的盘古7B Embedded高效模型（项目地址：https://gitcode.com/ascend-tribe/pangu-embedded）。
如上图所示，华为官网清晰展示了盘古大模型的开源计划与核心参数。这一战略举措充分体现了华为从芯片到模型的全栈技术布局，为国内企业摆脱海外技术依赖提供了可行路径。
根据华为技术白皮书披露的数据，盘古Pro MoE模型基于创新的MoGE架构构建，总参数量高达720亿，激活参数量160亿。针对昇腾300I Duo和800I A2硬件平台的深度优化，使其在性能表现上实现了跨越式突破。在昇腾800I A2芯片上，盘古Pro MoE单卡推理吞吐量达到1148 tokens/s，结合推测加速技术后更是飙升至1528 tokens/s，这一数据显著超越了同级别32B和72B参数量的稠密模型。
更值得关注的是，昇腾NPU已实现对盘古Pro MoE大规模并行训练的完全支持。在多个权威基准测试中，盘古Pro MoE在千亿参数以下量级模型中均处于领先地位。这种软硬件协同优化的技术路线，不仅验证了华为全栈技术能力的成熟度，更构建起难以复制的竞争壁垒。
在当前全球算力资源紧张的背景下，华为的技术路线具有特殊战略意义。除头部互联网企业外，多数央国企和中小企业面临英伟达GPU采购难题，华为昇腾生态成为重要替代方案。华为正构建从硬件、推理引擎到模型的完整闭环，其技术文档全部采用中文编写，开源仓库选择GitCode而非国际平台，这些细节都彰显了其深耕本土市场的战略决心。
作为行业从业者，我深刻感受到这种技术自主性带来的变革。目前我们公司已部署少量H20算力卡，明年的算力扩容计划中，华为昇腾服务器已成为首选方案。后续我将系统研究华为大模型技术栈，并通过系列文章分享实践经验，与同行共同探索国产化AI之路。
百度ERNIE 4.5：多维度覆盖的模型矩阵
在华为掀起开源风暴的同时，百度也以"全村的希望"之姿强势回归公众视野。尽管此前曾因部分言论引发争议，但百度此次严格兑现承诺，于预定日期精准发布ERNIE 4.5系列模型，展现了技术大厂的执行力。
百度此次发布的文心大模型4.5系列包含10款核心模型，涵盖47B、3B激活参数的混合专家（MoE）模型及0.3B参数的稠密型模型等多个量级。扩展至23款的ERNIE模型家族以A47B和A3B系列MoE模型为核心，辅以0.3B小参数稠密模型，全面覆盖文本生成、推理和多模态等应用场景。所有模型均支持128K上下文窗口，并采用监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）或统一偏好优化（UPO）等先进技术进行后训练优化。
如上图所示，多模型性能对比表格直观呈现了不同技术路线的模型在各项基准测试中的表现差异。这一技术对比充分体现了当前大模型发展的多元化路径，为开发者选择合适模型提供了数据参考。
纵观当前国产大模型格局，除DeepSeek和阿里等少数玩家保持活跃外，多数厂商的开源模型面临关注度不足的困境。腾讯、字节等企业近期发布的模型未能形成持续热度，反映出市场对技术创新的要求日益提高。百度此次虽然阵容庞大，但旗舰模型ERNIE-4.5-300B-A47B对硬件配置要求极高，需16张80GB显存GPU支持，这在当前算力成本高企的环境下，可能限制其实际应用范围。
国产大模型的机遇与挑战
华为与百度的集中发力，标志着国产大模型进入技术深耕与生态构建的新阶段。华为的全栈自研路线与百度的多模型覆盖策略，代表了两种不同的技术哲学：前者追求从根技术突破构建竞争壁垒，后者通过广度覆盖满足多样化需求。这两种路径的并行发展，将共同推动国内大模型技术的整体进步。
对于行业用户而言，当前正处于技术选型的关键窗口期。华为生态的优势在于软硬件协同优化带来的性能保障和供应链安全，适合对稳定性和自主性要求较高的企业；百度模型矩阵则以灵活性和场景适应性见长，能快速响应不同规模的应用需求。随着开源生态的完善，企业将获得更多低成本尝试的机会，加速AI技术的落地应用。
展望未来，国产大模型的竞争将从单一模型性能比拼，转向生态构建、行业适配和产业化落地的综合较量。在这个过程中，开发者生态的繁荣程度将成为关键变量。华为和百度的开源举措，无疑为国内AI社区注入了强心剂，但要真正实现"遥遥领先"，还需要产业链上下游的协同创新，以及在实际应用场景中持续打磨优化。
作为AI领域的长期观察者和实践者，我坚信这场技术变革将深刻重塑产业格局。无论是选择华为的全栈方案，还是百度的模型矩阵，企业都应基于自身业务需求制定技术路线图，在拥抱开源生态的同时，构建差异化的AI能力。国产大模型的黄金时代，才刚刚拉开序幕。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
