2026 年 6 月 12 日，华为开发者大会 HDC 2026 在东莞松山湖举办，余承东主题演讲正式发布 openPangu 2.0。6 月 30 日，openPangu-2.0-Flash 模型权重、基础推理代码、训推算子正式开源上线 GitCode——这不只是又一个开源模型，它是全球首个在非英伟达硬件上完成前沿规模训练的开源大模型，也是业界极少数真正做到全链路开源的超大规模 MoE 模型。

两个版本，统一 512K 超长上下文：

512K 上下文相当于一次处理约 8 本《三体》（第一部）的文字量——完整合同、大型代码库、超长对话历史均可单次送入。

计划开源的 7 大组件：

openPangu 2.0 采用 MoE（混合专家）架构，关键技术特点：

全球首个「无英伟达」前沿大模型训练：全部训练在华为昇腾 910B NPU 上完成，未使用任何 A100 或 H100。在美国持续收紧对华高端 AI 芯片出口管制的背景下，华为不仅训练出 505B MoE 模型，还实现：

开发者生态：软件栈基于 CANN（华为自研，类 CUDA）+ torch_npu（PyTorch 适配层）。标准 PyTorch 代码通过 import torch_npu 即可切换昇腾后端。部署平台覆盖：华为云 ModelArts API、GitCode Ascend Tribe 自部署、鸿蒙原生端侧集成。

已发布 Flash-Int8 量化版，支持 W4A8 量化，内存占用减少 40%，精度损失 <10%。

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)

能力矩阵（基于架构推断，独立第三方 benchmark 尚在评测中）：

openPangu 2.0 不是现阶段综合能力最强的开源大模型（代码与复杂推理上 DeepSeek V4 Pro 优势明显），但在 512K 超长上下文、国产化自主可控、昇腾原生 2× 吞吐、全链路开源、端侧适配 五个维度上几乎无可替代。

地缘政治与历史意义：openPangu 2.0 是全球首个在非英伟达硬件上完成前沿规模训练的开源大模型。余承东在 HDC 2026 表示：「在我余生的字典里，没有第二，只有第一。」全链路开源对学术研究（完整复现训练）、行业定制（垂直域二次预训练）、昇腾生态建设均具战略价值。

HarmonyOS Agent 底座：HarmonyOS 7 全面进入 Agent 智能时代，openPangu 2.0 是 Agent 任务原生 AI 引擎；鸿蒙智能体框架 2.0 复杂任务执行成功率 >90%；端侧 30B 模型实现手机本地大模型运行，无需联网。

openPangu License：可商业使用、免版权费、非排他性；具体条款以 GitCode 仓库为准。

开源路线图：

纯 API 调用无法替代 Agent 生产宿主：笔记本合盖断线、多路 Key 管理混乱、鸿蒙/OpenClaw 流水线需 macOS 常驻——本地调试与云端 API 各有隐性成本。对于需要 7×24 稳定运行多模型 Agent、同时对接华为云 ModelArts 与 OpenRouter 路由的生产环境，KVMNODE 独占 Mac Mini 云端租赁通常是更优解：Apple Silicon 原生工具链、按天/周/月弹性下单。详见 定价页，下单走 订购入口。