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解答：

据悉，盘古模型于2020年11月在华为云成功建立。对于盘古模型的定位，华为内部团队确立了三个关键的核心设计原则：一是模型要足够大，能够吸收海量数据；第二，网络结构强，

真正能发挥模特的性能；第三，需要具备优秀的概括能力，能够真正落地在各行各业的工作场景中。

2021年4月，盘古模型正式发布。其中，盘古NLP模型是首个干亿参数的中文预训练模型，CV模型首次达到30亿参数。

2022年4月，华为盘古升级至2.0，发布分层发展计划(LO、L1、L2)，打造工业级盘古模型。

根据华为云高管演讲的PPT信息，华为“盘古系列AI大模型”基础层主要包括NLP大模型、CV大模型、和科学计算大模型。

上层是与合作伙伴一起开发的华为行业大模型。

华为云人工智能领域首席科学家田琦今年4月曾表示，盘古NLP大模型覆盖的智能文档检索、智能ERP、小语种大模型等落地领域，

2022年，华为刚刚交付了阿拉伯语的1000亿个参数的大模型。在应用上，盘古大模型可应用于智能客服、机器翻译、语音识别等领域，提供AI技术支持。

去年，华为将盘古模式应用于垂直行业。一个例子是，基于盘古AI大模型，华为打造了矿业领域首个“基于大模型的人工智能培训中心”，实现了al应用的“产业化”发展。

不仅能降低成本——比人工验证少80%、，每吨成本可降低8元(年产能260万吨)，还能增加效益——比人工验证少80%，智能客户效率提升30%。

相比其他厂商，华为的优势可能在于产业链完整，计算能力部署能力强。据媒体此前披露，在训练千亿参数的盘古模型时，华为团队调用了2000多颗提升910芯片，进行了两个多月的数据训练能力。

据华为介绍，每年大规模模型训练需要调用4000多块GPU/TPU卡，大规模模型三年的计算成本高达9.6亿元。

有媒体在3月27日发布的研报中报道称，华为盘古大模的优势在于人才储备和算力自主可控，有望成为国内领先的大模，其生态产业链目标有望迎来加速发展。

包括韦陀信息、四川长虹、麒麟软件(中国软件)、同心软件(澄迈科技)、麒麟校长等华为生态公司。一些媒体还认为，

华为盘古首款多模态千亿级机型，有望赋能各行各业。

根据华为公布的一篇论文的数据，华为盘古-模型的参数最多1.085万亿，是基于华为自研的MindSpore框架开发的。总的来说，

盘古-模型在对话中可能接近GP T-3.5的水平。

值得注意的是，由于盘古模型具有超大规模的参数，训练成本较高。

虽然盘古模型在中文语言处理方面具有较高的准确率和质量，但在语义理解方面，尤其是在处理复杂的语言结构和语义推理方面，仍然存在一定的局限性。

同时，盘古聊天模式也将面临激烈的行业竞争压力，需要不断优化和提升模式的性能和质量，才能保持市场领先地位。

本文到此结束，希望对大家有所帮助。