fr.wedoany.com Rapport : Le 30 juin, Huawei a officiellement mis en open source le modèle openPangu-2.0-Flash, doté de 92 milliards de paramètres. Les poids du modèle, le code d'inférence de base et les opérateurs d'entraînement et d'inférence ont été simultanément mis en ligne sur la plateforme open source. openPangu est la marque de modèles d'IA open source de Huawei, principalement construite autour des technologies d'entraînement et d'inférence natives Ascend, offrant aux développeurs, entreprises et instituts de recherche une référence pour le développement et le déploiement de grands modèles. Huawei avait précédemment dévoilé openPangu 2.0 lors de la HDC 2026, précisant que cette série comprend deux versions, Pro et Flash, et prévoyant de publier progressivement les composants associés à partir du 30 juin.

openPangu-2.0-Flash adopte un total de 92 milliards de paramètres, avec 6 milliards de paramètres activés, et prend en charge un contexte de 512K. La version Flash met l'accent sur l'efficacité de l'inférence et l'adaptabilité au déploiement, ce qui la rend adaptée aux tâches d'agent, au traitement de longs textes, aux questions-réponses basées sur des bases de connaissances d'entreprise et aux appels d'applications intelligentes au sein de l'écosystème HarmonyOS.

Selon le calendrier annoncé par Huawei, les poids du modèle openPangu-2.0-Flash, le code d'inférence de base et les opérateurs d'entraînement et d'inférence ont été mis en ligne sur la plateforme open source le 30 juin ; les poids du modèle openPangu-2.0-Pro et le code d'inférence de base seront mis en ligne en juillet ; d'autres composants open source seront progressivement publiés au second semestre. Selon IT Home, openPangu 2.0 prévoit de publier progressivement 7 composants majeurs, notamment les poids du modèle, le code d'inférence, le rapport technique, la structure du modèle, ainsi que les nouveaux codes d'entraînement préalable, d'entraînement postérieur et les opérateurs d'entraînement. Une fois la portée des composants open source élargie, les développeurs pourront non seulement appeler le modèle, mais aussi observer la chaîne technique de l'entraînement, de l'inférence et de l'adaptation des opérateurs.

openPangu 2.0 se décline en deux versions : Pro et Flash. Les informations publiques indiquent que le nombre total de paramètres d'openPangu-2.0-Pro est de 505B, avec 18B de paramètres activés ; le nombre total de paramètres d'openPangu-2.0-Flash est de 92B, avec 6B de paramètres activés. Les deux versions prennent en charge un contexte de 512K, offrant une fenêtre d'entrée plus longue pour les longs documents, les tâches multi-tours, les bases de connaissances d'entreprise, les documents de code et les flux d'agents. La version Flash, avec une échelle de paramètres plus légère, est principalement destinée aux besoins de faible latence, de haut débit et de déploiement plus flexible ; la version Pro, avec une échelle de paramètres plus grande, publiera les poids du modèle et le code d'inférence de base en juillet.

L'accent de cette mise en open source est mis sur la chaîne native Ascend. Lors du déploiement de grands modèles sur du matériel AI national chinois, les difficultés courantes incluent l'adaptation des opérateurs, le débit d'inférence, l'occupation de la mémoire, l'efficacité des longs contextes et la stabilité du déploiement technique. En publiant ensemble les poids du modèle, le code d'inférence et les opérateurs d'entraînement et d'inférence, Huawei permet aux développeurs de reproduire directement le flux d'inférence dans l'environnement Ascend, réduisant ainsi les coûts de débogage pour les entreprises déployant des modèles open source sur des capacités de calcul nationales. Pour les clients des secteurs gouvernementaux, financiers, manufacturiers, des transports, de l'énergie, etc., qui ont besoin d'un déploiement privatisé, la capacité du modèle à fonctionner de manière stable sur une plateforme de calcul locale est souvent plus déterminante pour la vitesse de mise en œuvre de l'application que les simples scores de classement.

Les applications d'agent sont une direction d'utilisation importante pour openPangu 2.0. Le contexte de 512K peut prendre en charge des enregistrements de tâches plus longs, des chaînes d'appels d'outils, des règles métier et des documents d'entreprise, ce qui le rend adapté à des tâches telles que la révision de contrats, le flux de tickets, l'assistance à la R&D, les bases de connaissances du service client, la compréhension de code et l'automatisation des processus. Une fois la version Flash mise en ligne, les développeurs peuvent d'abord construire des applications autour de l'inférence légère, des appels d'outils et des bases de connaissances sectorielles, puis choisir la version Pro, qui sera publiée ultérieurement, en fonction de la complexité des tâches. Le Huawei Xiaoyi Claw a déjà intégré le modèle openPangu 2.0 Pro pour améliorer les capacités d'exécution de tâches au niveau système de HarmonyOS, ce qui montre également qu'openPangu formera à l'avenir un lien technique plus étroit avec HarmonyOS, Ascend et les applications d'IA d'entreprise.

Avec la mise en open source officielle d'openPangu-2.0-Flash, Huawei crée un nouveau point de connexion entre les modèles d'IA, les capacités de calcul nationales et l'écosystème de systèmes d'exploitation. L'ouverture des poids du modèle résout le problème de « pouvoir l'utiliser », le code d'inférence de base et les opérateurs d'entraînement et d'inférence résolvent le problème de « comment bien le faire fonctionner sur Ascend ». Une fois que les composants tels que le code d'entraînement préalable et le code d'entraînement postérieur seront ouverts ultérieurement, les entreprises et les développeurs pourront également effectuer un entraînement adaptatif basé sur les données sectorielles. Les points d'observation ultérieurs incluent les termes de la licence open source, l'intégralité des composants sur la plateforme GitCode, le seuil de déploiement sur le matériel Ascend, le coût réel des longs contextes, ainsi que les performances du modèle après la mise en ligne de la version Pro en juillet.