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title: openPangu-2.0-Pro-Int8
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repository: openpangu/openPangu-2.0-Pro-Int8
last_updated: 2026-09-22
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  - openpangu_v2
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  - OpenPanguV2ForCausalLM
parameters: 541.5B
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  - BF16
  - I8
  - F32
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  - safetensors
  - pytorch
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  - Pytorch
downloads: 5035
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# openPangu-2.0-Pro-Int8

> openPangu-2.0-Pro-Int8 - An open-source model by openpangu on ModelScope. openPangu-2.0-Pro-Int8 中文 | English

- **Repository**: openpangu/openPangu-2.0-Pro-Int8
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- **Last updated**: 2026-09-22

Source: https://www.modelscope.ai/models/openpangu/openPangu-2.0-Pro-Int8

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# openPangu-2.0-Pro-Int8
中文 | [English](README_EN.md)

## 1. 简介
openPangu-2.0-Pro 是基于昇腾 NPU 训练的大规模混合专家（MoE）语言模型，参数规模约 505B，每 token 激活参数规模约 18B，模型支持 512k 上下文长度，训练数据总量约34T tokens。后训练阶段完成快慢合一微调（SFT）、多专项强化学习（RL），并通过在线蒸馏（OPD）完成能力合一。
openPangu-2.0-Pro-Int8 是 openPangu-2.0-Pro 的量化版本。

## 2. 模型架构
openPangu-2.0-Pro-Int8 在模型架构上实现了全面的升级：

- Attention架构：沿用高效 MLA，并采用 DSA+SWA 独立分层混合架构，层配比为 1:2；SWA 层负责局部窗口建模，DSA 层负责稀疏全局聚合，在保持精度的同时显著降低长序列推理的计算、显存与访存开销。
- 拓扑架构：将传统残差连接升级为 4 支流 mHC 架构，提升表征多样性与泛化能力。
- 自投机模块：采用 3 头 MTP 架构，一次额外预测 3 个 token，显著提升模型的推理速度。
- Muon优化器：训练中采用Muon优化器，获得更快的收敛速度。

## 3. 部署和使用
- 使用omni-infer推理框架，部署方式参考[[openPangu-2.0-Pro部署说明](https://gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-2.0-Infer/blob/main/README.md)]
- 源码仓:[[openPangu-2.0-Infer]](https://gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-2.0-Infer)

## 4. 模型许可证
除文件中对开源许可证另有约定外，openPangu-2.0-Pro-Int8 模型根据 OPENPANGU MODEL LICENSE AGREEMENT VERSION 2.0 授权，旨在允许使用并促进人工智能技术的进一步发展。有关详细信息，请参阅模型存储库根目录中的 [LICENSE](https://huggingface.co/openpangu/openPangu-2.0-Pro-Int8/blob/main/LICENSE) 文件。

## 5. 免责声明
由于 openPangu-2.0-Pro-Int8 （“模型”）所依赖的技术固有的限制，以及人工智能生成的内容是由模型自动生成的，华为无法对以下事项做出任何保证：
- 该模型的输出通过AI算法自动生成，不能排除某些信息可能存在缺陷、不合理或引起不适的可能性，生成的内容不代表华为的态度或立场； 
- 无法保证该模型100%准确、可靠、功能齐全、及时、安全、无错误、不间断、持续稳定或无任何故障； 
- 该模型的输出内容不构成任何建议或决策，也不保证生成的内容的真实性、完整性、准确性、及时性、合法性、功能性或实用性。生成的内容不能替代医疗、法律等领域的专业人士回答您的问题。生成的内容仅供参考，不代表华为的任何态度、立场或观点。您需要根据实际情况做出独立判断，华为不承担任何责任。

## 6. 反馈
如果有任何意见和建议，请提交issue或联系[openPangu@huawei.com](url)。