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登顶SuperCLUE：openPangu-R-72B如何重定义国产大模型深度搜索

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在当今的大模型（LLM）竞技场中，单纯的对话能力已不再是衡量智能的唯一标准。随着Agent（智能体）概念的兴起，模型如何通过工具调用、长链推理来处理复杂的搜索任务，成为了业界关注的新焦点。近日，第三方权威评测机构SuperCLUE发布的11月DeepSearch评测报告引起了广泛讨论：国产大模型 openPangu-R-72B 力压群雄，在长链推理和复杂信息检索领域表现卓越，登顶榜首。
这不仅是一次排名的更迭，更是国产AI技术实力的有力证明。作为关注 AI资讯 和 AGI 进程的从业者，我们有必要深入剖析这款基于MoE架构的模型，究竟藏着哪些技术秘密？它又是如何在激烈的 大模型 竞争中脱颖而出的？更多前沿 AI新闻 和深度解读，欢迎访问 AINEWS 获取最新动态。

MoE架构：极致效率与性能的平衡艺术

openPangu-R-72B 的核心竞争力首先源于其精妙的架构设计。在 人工智能 领域，如何平衡模型参数量带来的性能提升与推理成本的增加，一直是一个巨大的挑战。openPangu-R-72B 采用了一种高效的混合专家（MoE）架构，给出了完美的答案。
该模型基于国产昇腾集群训练，拥有高达74B的总参数量。然而，通过创新的“80选8”专家选择机制，模型在推理时仅需激活15B的参数。这意味着它在保持了70B+级别大模型复杂推理能力的同时，将计算开销控制在了极低的水平。这种设计不仅提升了运算速度，更为处理 AI 深度搜索任务中常见的海量长文本信息（支持128k长序列）奠定了坚实的算力基础。

硬核技术底座：四重优化确立优势

为了实现模型训练的稳定收敛与推理效果的飞跃，openPangu团队在预训练技术层面进行了四项关键的底层优化，这些技术细节对于理解当前 LLM 的发展至关重要：
  1. 参数式 Sink Token 技术：针对大模型常见的注意力机制问题，引入该技术有效缓解了极大激活值带来的不稳定因素。这不仅让训练过程更加平滑，也为模型后续的量化部署提供了极大的便利。
  1. 创新的Norm架构组合：采用了K-Norm与Depth-Scaled Sandwich-Norm的组合策略。通过仅对Attention的Key施加RMS Norm，模型在保证稳定性的同时降低了计算开销，并保留了Query更灵活的语义表达能力。
  1. 精度与效率兼顾的注意力机制：通过增加Query头数和维度，模型能够从更多角度捕捉细粒度的语义关系。同时，引入Partial RoPE机制（仅对1/3维度应用位置编码）并减少KV组数量，成功实现了37.5%的KV cache缩减。这对于显存占用极高的 大模型 推理来说，是一项显著的优化。
  1. Adaptive Aux Free负载优化：升级版的Aux free技术通过自适应调整专家负载的更新幅度，减少了训练过程中的震荡，确立了更加均衡的专家负载分布。

DeepSearch专项突破：像人类一样“思考”

如果说底层架构是骨骼，那么针对DeepSearch（深度搜索）的专项优化则是openPangu-R-72B的大脑。深度搜索要求 人工智能 不仅能回答问题，还要能像人类研究员一样，进行多步推理、工具调用和信息验证。
openPangu-R-72B 在后训练阶段采取了三大策略，极大地提升了其实用价值，这也为 AI变现 和企业级应用提供了新的思路：
  • 高难度长链QA训练：团队通过技术手段将问题的平均难度提升了10%，并引入验证Agent（verification agent）来清洗训练数据。这种“题海战术”让模型在面对复杂逻辑时更加游刃有余。
  • 突破非索引知识边界：传统的搜索引擎无法触及官网附件（如PDF财报）或学术论文的深层引用。openPangu注入了包含“规划（Planner）- 爬取（Crawler）- 文档问答（Document_QA）”的循环工作流，使其具备了同一站点内多跳浏览的能力，真正实现了信息的深度挖掘。
  • 快慢思考融合策略：这是向 AGI 迈进的一小步。模型在执行任务时，会根据步骤的难易程度切换模式。例如，在分析海量数据表（Document_QA）时启用“慢思考”以保障精度；而在常规工具调用时采用“快思考”以提升速度。这种策略实现了精度与效率的最佳平衡。

国产算力与未来的展望

此次登顶SuperCLUE，不仅是openPangu-R-72B的胜利，更是国产昇腾算力平台实力的体现。在 AI门户 和各类 AI日报 中，我们越来越频繁地看到国产算力支撑大参数量、高复杂度模型研发的成功案例。
值得一提的是，其兄弟模型openPangu-718B也在通用榜单中斩获佳绩，显示了该系列模型在不同任务场景下的全面实力。从深度搜索的“单点突破”到通用能力的“全面开花”，openPangu系列正在构建一个强大的国产 大模型 生态。
随着 人工智能 在企业服务、学术研究、政务处理等领域的深度落地，深度搜索能力将成为决定模型商业价值的核心竞争力。如果您想了解更多关于 ChatGPT、Claude 以及国产大模型的最新对比评测和 提示词 技巧，请持续关注 AINEWS，我们将为您带来最前沿的 AI资讯 和 AI新闻。

结论

openPangu-R-72B 的成功证明了通过精细的架构设计和针对性的后训练优化，MoE模型可以在深度搜索领域达到甚至超越当前的主流水平。对于开发者和企业而言，这不仅提供了一个强大的新工具，也展示了国产 LLM 技术路径的可行性。未来，随着技术的持续迭代，我们有理由期待更多国产模型在全球顶级评测中绽放光彩，推动 AI 技术真正服务于复杂的现实需求。
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