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今日，华为开源基于昇腾NPU训练的盘古MoE模型openPangu-2.0-Pro。该模型是openPangu-2.0系列的最新开源模型，总参数规模5050亿，激活参数规模180亿，支持512K上下文长度，训练数据总量约34T tokens。另一轻量化模型openPangu-2.0-Flash已于6月12日开源，参数92亿，其中6亿为激活参数。
AI 算力的下一个浪费重灾区，可能就在价值数百万美元的整柜系统内部。
最近，月之暗面 kimi 正式开源 Kimi K3 完整模型权重，Kimi K3 是一款总参数量达 2.8 万亿、上下文窗口达 100 万 token 的 MoE 大模型，更是全球首个落地的近 3 万亿参数级开源大模型，引起业界热议。
新智元报道 大模型变强，过去靠两条路。 做大——Scaling Law出现后，参数从百亿推向千亿，算力支出一路飙升。 想久——o1带火思考模型，用更长的思维链、更多推理时间换结果。 问题是，除了Sca
来自港科大的研究团队提出了RepetitionCurse，这是一种针对MoE大模型服务的黑盒压力测试方法。它不需要模型权重，不需要梯度，也不需要知道后端专家如何部署，只利用高度重复的输入模式，就能诱导专家路由把大量token路由到同一小批专家上。
如果只看标题，它很容易被归到“又一个万亿参数大模型”的队伍里：1.6 万亿总参数、MoE 架构、100 万 token 上下文、面向代码和 Agent 场景。但这次真正值得看的，不只是模型有多大，而是它背后的三个问题：国产算力能不能支撑前沿级大模型训练？
离谱了。 这两天，AI 圈都在疯传一个叫 Le Chaton Fat 的新模型。 30T MoE、256 个专家、100 万上下文窗口、多模态多语言，跑分全面碾压 Claude Fable 5、Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5。
今天一早，谷歌又发新模型了！
今天，“港股AGI第一股”云知声发布其最新通用大语言模型U2，该模型是由云知声自研的、基于快慢思考融合的MoE（混合专家）范式构建的通用大语言模型。U2跳出了传统大模型盲目堆参数、堆Token的内卷路径，实现了“小参数强能力、少Token高产出、低算力低成本”的进化。
刚刚，谷歌DeepMind发布了Gemma 4 12B。一句话概括这个模型的定位：把原本需要高端服务器才能跑的多模态智能，装进你的笔记本电脑里。它填补的是Gemma家族里一个关键空缺：比边缘端的E4B更强，比26B混合专家模型（MoE）更轻。而且在整个Gemma 4系列里，它是第一个支持原生音频输入的中等规模模型。