Pangu-NLP-N2-32K-5.0.1.1是华为盘古大模型5.0系列中的NLP基础模型,支持32K上下文长度推理,具备高效微调部署能力(LoRA微调8卡起训,4卡即可部署),适用于长文本处理、行业知识库构建等场景,支持INT8量化特性以优化性能。

AI 模型
聚合主流模型能力入口,适合选型、对比和快速检索。
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盘古NLP-N2-128K-5.0.1.1是华为云2025年8月发布的NLP大模型,支持128K序列长度推理,4推理单元部署,128并发,适用于长文本处理场景。
盘古-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2是华为盘古3.0系列NLP基础大模型,属L0层通用模型,支持128K上下文长度,具备逻辑推理能力,可处理文本问答、文案生成、代码创作等任务,适用于通用及行业场景下的长文本理解与生成。
盘古-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1是华为盘古系列NLP大模型,属基于逻辑推理的AI模型,支持128K上下文长度,可接入预训练文本、多轮问答等文本数据集,适用于智能客服、文本解析、行业知识检索等场景,提供API接口支持多语言开发。
华为盘古NLP大模型Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1,2025年6月发布,属自然语言处理模型。支持128K序列长度推理,4推理单元384并发。具备逻辑推理等能力,可用于智能文档搜索等场景。
Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1是华为盘古系列NLP大模型,属专业推理型,支持32K上下文窗口,2025年6月发布。具备强逻辑推理与结构化输出能力,支持INT8量化,适配云API与本地部署,适用于智能客服、金融分析等复杂文本处理场景。
Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2是华为云盘古系列NLP大模型,属N4大参数量(718B MOE)版本,支持32K序列长度推理,需8个推理单元部署,聚焦逻辑推理任务,适用于企业级知识处理与智能决策场景。
Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2(盘古-AgentExpert-N2-0.0.2)是华为云盘古 NLP(自然语言处理)大模型系列下的一个垂直领域专精模型。
Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2是基于华为盘古NLP大模型微调的Agent场景模型,2025年6月发布,支持32K序列长度,1推理单元部署,256并发。具备意图识别、提问器功能,算法优化后性能较传统模型提升显著,适用于智能交互、自动化任务处理等场景。
华为盘古图生视频模型Pangu-MM-M2-AIGVideo-1.0.0,支持多比例5秒视频生成与96帧续写,8推理单元部署
Pangu-MM-M2-Text2Video-1.0.0是华为云2025年4月发布的文本转视频模型,支持16:9、9:16等5种长宽比,可生成5秒时长视频,需8个推理单元部署,适用于多场景短视频创作。
Pangu-MM-M1-Txt2Img-1.0.0是2025年4月发布的文本生成图像模型,支持1024*1024分辨率,涵盖写实、油画、动漫等数十种风格,需8个推理单元部署。
Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2 是华为云盘古系列的检索增强生成(RAG)模型,支持32K上下文窗口,云上部署需1个推理单元。具备零代码开发能力,可配置知识库与插件实现智能问答,适用于电商客服、教育答疑等场景,通过工具调用提升复杂任务处理效率。
Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36是华为云盘古大模型系列中的NLP基础模型,支持4K上下文窗口,具备增量预训练能力,可基于行业数据优化。特点包括逻辑推理强、支持工具调用与SQL生成,适配INT8/INT4量化部署。适用于工业设计、政务智能问答、金融风控等场景,助力行业复杂任务处理与效率提升。
Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36 是华为云于2025年1月发布的自然语言处理模型,支持128K序列长度推理,4个推理单元可实现8并发。该模型需通过全量微调或LoRA微调(8个训练单元起训)后部署,适用于长文本处理场景。
Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36是华为云2025年1月发布的NLP大模型,支持32K序列长度训练及4K/32K推理,8单元起训、1单元即可部署,4K/32K均支持256并发。具备文章写作、文本分析、代码编写等能力,适用于智能文档处理、专业问答等场景。
Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35是华为云于2024年12月发布的NLP大模型,支持8K训练、4K/32K推理序列长度,全量微调需32训练单元起训,LoRA微调8单元起训,4推理单元即可部署,4K/32K均支持64并发,具备预训练与INT8量化特性。
Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35是华为云2025年3月发布的NLP大模型,支持32K序列长度的训练与推理,全量微调需96卡起训,LoRA微调64卡起训,8卡即可部署并支持64并发,具备预训练、DPO训练及INT8/INT4量化特性。