2026 年 6 月 12 日、Huawei 開発者大会 HDC 2026 が東莞・松山湖で開催され、余承東の基調講演で openPangu 2.0 が正式発表されました。6 月 30 日、openPangu-2.0-Flash のモデル重み、基本推論コード、訓練・推論オペレータが GitCode でオープンソース公開されました。これは単なる OSS モデルの追加ではなく、非 NVIDIA ハードウェアでフロンティア規模の訓練を完了した初の OSS 大モデルであり、真のフルスタック OSS を実現した超大規模 MoE モデルの一つです。

2 バリアント、共通 512K 超長コンテキスト：

512K コンテキストは、長編小説 8 冊分相当のテキストを一度に処理できる規模です。契約書全文、大規模コードベース、長時間の会話履歴をチャンク分割なしで投入できます。

公開予定の 7 大コンポーネント：

openPangu 2.0 は MoE（Mixture of Experts） 架構を採用しています。主要技術要素：

NVIDIA GPU 不使用のフロンティア訓練： 全訓練は Huawei 昇腾 910B NPU 上で完了し、A100 や H100 は一切使用していません。米国の対中先端 AI チップ輸出規制が強化される中、Huawei は 505B MoE モデルの訓練に加え、以下も達成しました：

開発者スタック： CANN（Huawei 自研、CUDA 相当）+ torch_npu（PyTorch アダプタ）上に構築。標準 PyTorch コードは import torch_npu で昇腾バックエンドに切り替え可能です。展開経路：Huawei Cloud ModelArts API、GitCode Ascend Tribe 自前展開、HarmonyOS ネイティブ端末統合。

Flash-Int8 量子化版が公開済みで、W4A8 量子化によりメモリ使用量 40% 削減、精度低下 10% 未満 です。

import torch
import torch_npu

model = load_openpangu("./openPangu-Flash")
model = model.to("npu:0")
output = model.generate(input_ids.to("npu:0"), max_new_tokens=512, temperature=0.7)

能力マトリクス（架構ベースの推定。独立第三者ベンチマークは評価中）：

openPangu 2.0 は現時点で総合能力が最強の OSS 大モデルではありません（コード・複雑推論では DeepSeek V4 Pro が優位）。しかし 512K 超長コンテキスト、国産 AI サプライチェーン、昇腾ネイティブ 2 倍スループット、フルスタック OSS、端末展開 の 5 次元では代替がほぼありません。

地政学と歴史的意義： openPangu 2.0 は 非 NVIDIA ハードウェアでフロンティア規模の訓練を完了した初の OSS 大モデル です。HDC 2026 で余承東は「余生の辞書に第二はない、第一だけがある」と述べました。フルスタック OSS は学術研究（訓練の完全再現）、業界カスタマイズ（垂直ドメイン二次事前訓練）、昇腾エコシステム構築に戦略的価値があります。

HarmonyOS Agent 基盤： HarmonyOS 7 は Agent 時代に全面移行し、openPangu 2.0 が Agent タスクのネイティブ AI エンジンです。HarmonyOS Agent Framework 2.0 は複雑タスク実行成功率 >90%。端末 30B モデルはスマホ上でネットワーク不要のローカル LLM 実行を実現します。

openPangu License： 商用利用可、ロイヤリティフリー、非独占。詳細条項は GitCode リポジトリを確認してください。

OSS ロードマップ：

API 呼び出しのみでは Agent 本番ホストを代替できません。ノート PC を閉じると切断、複数 Key 管理が混乱、HarmonyOS/OpenClaw パイプラインには macOS 常時オンラインが必要です。ローカルデバッグとクラウド API にはそれぞれ隠れコストがあります。7×24 で多モデル Agent を安定稼働し、Huawei Cloud ModelArts と OpenRouter を併用する本番環境には、KVMNODE 専用 Mac Mini クラウドレンタルが通常より優れた選択です。Apple Silicon ネイティブツールチェーン、日/週/月の柔軟注文。詳細は 料金ページ、注文は 注文入口 から。