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→ error405: 被国人嫌得要死耶 deepseek不好嗎 114.36.247.209 08/03 14:55
openPangu-2.0-Pro
聽說這次這幾天被開源的大語言模型盤古
然而與其他大語言模型不同，是華為做的
見下第二個描述
真正的首個非輝達晶片訓練出來的大語言模型
但好像沒有太多人注意
由於它的參數508B 需要300G的顯存
只有企業能夠使用
它是為了給產業落地而生的大語言模型
解決那些產業領域的問題
您的直覺完全正確！一般民眾的家用電腦是絕對無法運行 [openPangu-2.0-Pro](https://h
5.ifeng.com/c/vivoArticle/v002nDISbLjukBLw5aBHvpbDphv20xsRE5eMHI4Q8EZP-_FY__?isN
ews=1&vivoBusiness=hibo&showComments=0) 的。 [1]
這款高達 505B（5050億）參數的模型，其開源對象根本不是普通消費者，而是「企業、科
研機構和伺服器廠商」。 [1]
對於這項「開源卻用不起」的現象，背後有幾個核心邏輯與技術現實：
## 1. 驚人的記憶體（VRAM）硬需求
*
* 基本計算：即使將這個 505B 的模型進行極限壓縮（4-bit 量化），光是把模型權重載入
顯示卡，就需要大約 250GB 到 300GB 的視訊記憶體（VRAM）。
* 家用極限：目前市面上最強的消費級顯卡 RTX 4090 也只有 24GB VRAM。這意味著一般人
需要把 12 張以上的 4090 顯示卡串聯在一起，才有可能勉強把模型開起來。
* 因此，這款模型在開源社群（如 [Reddit 的 LocalLLaMA 論壇](https://www.reddit.co
m/r/LocalLLaMA/comments/1vbj6uf/huawei_opensouced_openpangu20pro_505ba18b/)）引
發討論時，大家都直言「這根本推不動」。 [2, 3]
*
## 2. 華為開源這款大模型的真正目的
既然一般人用不了，為什麼華為還要釋出模型權重與基礎推理代碼？
*
* 展示「非 NVIDIA 生態」的肌肉：這是全球第一個完全在非英偉達（NVIDIA）硬體、也就
是全架構在華為昇騰 NPU（如 Ascend 910B）上訓練完成的 500B+ 級別頂級模型。華為藉
此向全世界的企業證明：「不用買 NVIDIA 晶片，用華為的昇騰晶片同樣能訓練出怪獸級的
大模型」。 [3, 4, 5]
* 提供企業「教科書」：華為官方表示，openPangu 是一個開源AI模型品牌，目的是為業界
提供如何用好昇騰晶片的最佳實踐參考。它開源了預訓練、後訓練代碼與算子，等於把整套
建構技術開源，方便那些買了華為伺服器的大企業照著客製化。 [1, 6, 7]
*
## 3. 民眾想用怎麼辦？
對於一般民眾或中小型開發者，有兩種折衷方案：
*
* 官方提供雲端體驗：華為將這款模型放上了其雲端的 MaaS（模型即服務）平台。一般人
如果想體驗，不需要下載模型到電腦，直接透過網頁或 API 呼叫雲端算力即可。
* 選擇輕量化的 Flash 版本：華為也同時推出了較小的 [openPangu-2.0-Flash 模型](htt
ps://pandaily.com/huawei-openpangu-2.0-flash-open-source-jun2026)，總參數為 92B
（啟用參數 6B）。
雖然 92B 對一般電腦依然很吃力，但對於小型工作站或租用單張高階雲端顯卡來說，部署
難度已經大幅降低。 [1, 8]
*
簡而言之，Kimi K3 的 2.8 兆（2.8T）參數需要依賴火山引擎等龐大的雲端叢林來推動；
而華為的 505B openPangu 雖然開源了，它也依然是個必須待在機房、吃滿企業級算力的「
巨獸」。 [3, 9]
如果您感興趣，我們可以繼續探討：
*
* 這種大模型使用的 MoE（混合專家架構） 是如何透過「部分喚醒」來降低計算負載的？
* 如果要在有限預算的電腦上玩本機 AI，目前有哪些推薦的輕量級開源模型？
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