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上线不到半年,华为云为何突然停售盘古2.0?
上线不到半年,华为云为何突然停售盘古2.0?
2026-11-10 科技 来源:另镜科技 | 作者:杨璇
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摘要:竞争节奏加快,openPangu市场窗口期相对被缩短
【另镜网】11月1日,华为云发布公告称,MaaS模型服务平台将于11月6日0点停止销售openPangu-2.0-Flash和openPangu-2.0-Pro两款模型服务,11月30日0点正式下线。
停售后新用户不能开通,下线后新老用户都无法调用。此外,公告里给出了替代方案。
openPangu-2.0-Flash建议替换为DeepSeek-V4.1-Flash-1017;openPangu-2.0-Pro建议替换为GLM-5.3。
把自研模型的存量客户导向第三方模型,在行业内较为罕见。
而且就在openPangu-2.0发布现场,6月的华为开发者大会上,余承东还放话将带领盘古团队一路赶超,从中国第一走向世界第一。
如今不到半年时间,openPangu-2.0为何从高调发布走向了服务下线?
盘古并未退场,2.1版本即将上线
首要要厘清一个极易产生的误读——此次下线的并非盘古大模型整体,而是华为云MaaS平台上,openPangu-2.0的两款在线推理服务。
对于此次调整,华为云给出的解释是,为持续优化MaaS平台的模型性能、迭代服务,为开发者提供更高效、稳定的AI服务支持。
要理解这句话,得回到openPangu的产品定位。按照华为官方定义,openPangu是华为开源AI模型品牌,致力于通过昇腾原生训练与推理技术,为业界用好昇腾提供最佳实践参考,助力打造Agent时代的智能底座。
换句话说,openPangu要展示的是,开发者在昇腾上怎么能把大模型训得好、跑得稳。
而随着大模型应用逐步向复杂Agent和软件编码等场景延伸,开发者对模型的通用能力也提出了更高要求。然而,从openPangu-2.0的官方技术报告和评测结果来看,其在复杂Agent和编码能力上,与部分头部模型相比仍存在差距。
以BrowseComp为例。这项测试主要考察Agent在复杂问题中进行多轮、自主检索并找到答案的能力,是难度较高的Agent评测之一。根据各厂商公开的模型卡和技术报告,openPangu-2.0 Pro在BrowseComp上的得分为65.7%,而Kimi K3、DeepSeek-V4-Pro和豆包Seed-2.0-Pro分别达到91.2%、83.4%和77.3%。
当然,这些成绩不宜作为严格的横向排名。各厂商披露的测试结果并非处于统一条件下,搜索工具、搜索预算和测试框架等因素都可能影响最终成绩。但即便在保守口径下,也可看出openPangu-2.0-pro在BrowseComp上依然与头部模型存在差距。
在这一背景下,推动旧版本模型服务的下架也是平台侧的正常迭代。据华为云官方表示,11月15日,openPangu-2.1-Pro将更新至MaaS平台,重点提升ArkTS语言在鸿蒙原生应用开发中的代码生成质量。
盘古开源节奏提速,市场竞争也更加激烈
事实上,在6月华为开发者大会上,余承东就已经对盘古过去的表现做了一番反思。
“之前盘古大模型因为各种各样的原因没做好,不应该”。余承东坦言,自己从去年国庆前夕重新负责大模型业务,将带领团队一路赶超,并表示“在我的字典里,没有第二,只有第一”。
这番表态,也让外界重新关注盘古的发展历程。2021年,盘古大模型正式对外发布。一年后升级到2.0版本,并聚焦行业应用落地。2025年7月,华为开源盘古Pro MoE模型,但迅速陷入了“套壳”争议。
2026年3月,盘古团队迎来一次组织架构调整,负责盘古大模型的王云鹤宣布离职。
三个月后,余承东回到台前,亲自发布了openPangu-2.0。新版本发布后,盘古的开源节奏明显加快。
6月30日,openPangu-2.0-Flash开源;7月31日,openPangu-2.0-Pro及其技术报告开源;9月28日,预训练、SFT和后训练RL代码也陆续开放。产品迭代提速的同时,通用大模型市场竞争也日益激烈。
例如,openPangu-2.0-Pro于2026年7月31日开源。
此前,Kimi K3已于7月16日发布;随后,DeepSeek V4 Pro和GLM-5.3也分别于8月13日、14日推出。
其中,Kimi K3总参数规模达到2.8万亿,整体扩展效率较K2提升约2.5倍。DeepSeek V4 Pro的软件工程Agent基准分数则从预览版的12.8提升至62.7;在真实终端环境复杂任务中的得分,也从72.1提升至87.9。
从发布时间和公开披露的技术指标来看,openPangu-2.0-Pro进入市场前后,头部模型厂商也在密集推出下一代旗舰产品。
竞争节奏加快,openPangu的市场窗口期相对被缩短。
昇腾、盘古与华为云的生态布局
在竞争加剧的背景下,openPangu强调的昇腾生态协同,其现实意义更加凸显。
例如,openPangu-2.0针对昇腾硬件进行了深度优化。
华为披露的数据显示,在昇腾硬件上,其单卡推理吞吐率可达业界主流开源模型的2倍。
具体来看,Pro版本在128K上下文长度下,最低TPOT(每输出一个Token的时延)为9.55毫秒;当TPOT放宽至20毫秒时,单卡吞吐量可达1326 tokens/s。
Flash版本的推理速度进一步提升,最低TPOT为5.63毫秒,在15毫秒的TPOT条件下,单卡吞吐量达到1846 tokens/s。
这些数字意味着,在同样的昇腾集群上,openPangu 2.0能承载更高的并发、摊薄单位推理成本。然而一个看似矛盾的动作是,华为云并未等openPangu-2.1-Pro上线后再平稳过渡,而是将2.0两款在线推理服务的存量客户导向了DeepSeek和GLM第三方模型厂商。
这一安排背后,反映出华为对自身模型业务与云平台业务关系的进一步调整。从业务布局来看,DeepSeek、GLM等模型厂商本身就是昇腾算力的客户。
如果华为一边向它们提供算力,一边通过盘古在MaaS平台上争夺客户,难免存在既当裁判又当选手的嫌疑。
但将盘古更多放在华为自有产品体系中,同时在MaaS平台上为第三方模型提供服务,有助于降低这一冲突。
但产品布局调整之外,开发者和企业客户面对的却是另一个问题。
几个月前,华为刚在开发者大会上发布openPangu-2.0,如今两款在线服务即将停止提供。对已将openPangu-2.0接入业务系统的客户而言,面对的不只是模型版本更新,还包括接口迁移、业务适配和重新测试。
而按照目前安排,两款模型服务将在11月30日正式下线,迁移窗口期并不宽裕。
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