openPangu-2.0-Pro

1. 简介

openPangu-2.0-Pro 是基于昇腾 NPU 训练的大规模混合专家（MoE）语言模型，参数规模约 505B，每 token 激活参数规模约 18B，模型支持 512k 上下文长度，训练数据总量约34T tokens。后训练阶段完成快慢合一微调（SFT）、多专项强化学习（RL），并通过在线蒸馏（OPD）完成能力合一。更多详细信息，请参考 openPangu-2.0技术报告。

2. 模型架构

openPangu-2.0-Pro 在模型架构上实现了全面的升级：

Attention架构：沿用高效 MLA，并采用 DSA+SWA 独立分层混合架构，层配比为 1:2；SWA 层负责局部窗口建模，DSA 层负责稀疏全局聚合，在保持精度的同时显著降低长序列推理的计算、显存与访存开销。
拓扑架构：将传统残差连接升级为 4 支流 mHC 架构，提升表征多样性与泛化能力。
自投机模块：采用 3 头 MTP 架构，一次额外预测 3 个 token，显著提升模型的推理速度。
Muon优化器：训练中采用Muon优化器，获得更快的收敛速度。

3. 测评结果

测评集	测评指标	openPangu-2.0-Pro-Thinking	openPangu-2.0-Pro-Non-Thinking
通用能力
CL-Bench	Acc	19.7	17.8
IFEval	Prompt Strict	94.5	90.4
IFBench	Prompt Strict	79.9	59.5
AgentIF	(CSR+ISR)/2	44.4	42.2
SysBench	ISR	90.8	82.6
Multichallenge	Acc	62.9	52.2
SimpleQA Verified	Acc	34.9	27.1
Chinese-SimpleQA	Acc	74.2	75.7
推理能力
HMMT Feb 2026	Avg@16	86.2	63.3
- w/ Python	Avg@16	93.2	-
AIME 2026	Avg@16	95.4	87.3
- w/ Python	Avg@16	97.9	-
Apex	Avg@16	17.7	2.1
IMO-AnswerBench	Acc	84.3	60.8
BBEH	Harmonic Mean	69.7	55.0
GPQA-Diamond	Avg@4	87.9	81.1
HLE	Acc	27.1	9.0
Agent能力
TAU2-Bench	Avg@3	81.1	71.6
MCP-Atlas	Acc	61.3	48.8
SkillsBench	Avg@5	48.9	47.5
PinchBench	Avg@3	84.0	88.9
WildClawBench	Avg@3	46.5	43.1
Claw-Eval	Pass^3	61.7	49.4
GDPVal	Acc	74.9	51.2
BrowseComp	Acc	65.7	-
代码能力
LiveCodeBench V6	Avg@3	85.7	74.5
FeatBench	Avg@3	47.1	48.4
DeepCodeBench	Avg@3	74.2	72.6
SWE-bench Verified	Avg@3	68.5	66.8

4. 部署和使用

使用omni-infer推理框架，部署方式参考[openPangu-2.0-Pro部署说明]
源码仓:[openPangu-2.0-Infer]

5. 模型许可证

除文件中对开源许可证另有约定外，openPangu-2.0-Pro 模型根据 OPENPANGU MODEL LICENSE AGREEMENT VERSION 2.0 授权，旨在允许使用并促进人工智能技术的进一步发展。有关详细信息，请参阅模型存储库根目录中的 LICENSE 文件。

6. 免责声明

由于 openPangu-2.0-Pro （“模型”）所依赖的技术固有的限制，以及人工智能生成的内容是由模型自动生成的，华为无法对以下事项做出任何保证：

该模型的输出通过AI算法自动生成，不能排除某些信息可能存在缺陷、不合理或引起不适的可能性，生成的内容不代表华为的态度或立场；
无法保证该模型100%准确、可靠、功能齐全、及时、安全、无错误、不间断、持续稳定或无任何故障；
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7. 反馈

如果有任何意见和建议，请提交issue或联系openPangu@huawei.com。