6 月 30 日，华为正式开源 openPangu-2.0-Flash：总参 920 亿、激活 60 亿的 MoE 架构，512K 上下文，配套基础推理代码与训推算子统一发布在 gitcode.com/ascend-tribe。更大的 2.0-Pro（505B/18B）计划 7 月上线，下半年还将放出预训练、后训练代码等组件，华为把训练-推理全栈一次性摊给国产开发者。 这次的看点不在参数，而在**昇腾原生**。openPangu-2.0 从训练到推理全部基于昇腾 NPU，没有 CUDA 依赖。开发者拿到的不只是一份权重，而是一套在国产加速卡上能直接跑起来的模型+算子+推理栈。在国产算力寻找应用锚点的当下，这种官方原生支持比模型刷榜更有意义。 92B/6B 的 MoE 延续"小激活+大总参"路线——推理成本接近 6B 稠密模型，表达上限却高得多；512K 上下文又把它卡进 DeepSeek V3 Flash、Qwen3.5 同尺寸区间的 Agent 与长文档赛道。开源后能否被 vLLM、SGLang 等主流框架快速接纳，以及第三方榜单的横向表现，是接下来一个月最值得追踪的信号。