# openPangu-R-72B-2512 中文 | [English](README_EN.md) ## 1. 简介 openPangu-R-72B-2512 是基于昇腾集群训练的MoE模型。模型总参数量74B,激活参数量15B,采用80选8的专家选择机制,支持128k长序列处理。训练数据总量约24T tokens。同一个模型支持快慢思考两种模式切换,慢思考模式下,支持思维链分档(“低”和“高”两种推理深度)。 ## 2. 模型架构 openPangu-R-72B-2512 在模型稳定收敛和效果提升方向进行了以下优化: - 在注意力机制中引入参数式Sink Token技术: 有效缓解极大激活值问题,训练中最大激活值从$10^3$降至$10^2$量级, 提升训练稳定性并对后量化亲和。 - K-Norm与Depth-Scaled Sandwich-Norm:为保证attention logits的稳定性,我们采用了K-Norm结构。K-Norm与QK-Norm类似,但只对attention的key施加RMS Norm。K-Norm可起到与QK-Norm类似的稳定性效果,但引入的计算开销更小,同时K-Norm不影响Query的scale,带来更灵活的表达能力。为了保证残差连接的稳定性,我们采用了Depth-Scaled Sandwich-Norm方法。 - 注意力架构优化:增加Query头数和注意力头维度,使模型能够从更多角度捕获细粒度语义关系。引入Partial RoPE机制,仅对Query和Key中1/3维度应用位置编码。尽管Key头维度有所增加,但通过将KV组数量减半,KV cache仍可减少37.5%,在保持推理阶段显存和速度优化的同时,实现了更低的训练损失和更优的推理性能。 - Adaptive Aux Free负载优化技术:能够自适应调整专家bias更新幅度,减少均衡震荡现象,优化专家负载分布均衡性。 详细架构参数如下: | | | |:---:|:---:| | **Architecture** | Mixture-of-Experts (MoE) | | **Total Parameters** | 74B | | **Activated Parameters** | 15B | | **Number of Layers** (Dense layer included) | 50 | | **Number of Dense Layers** | 4 | | **Number of MTP Modules** | 1 | | **Hidden Dimension** | 4608 | | **MoE Hidden Dimension** (per Expert) | 1280 | | **Attention Mechanism** | GQA | | **Number of Attention Heads** | 64 | | **Number of Query Groups** | 4 | | **Number of Experts** | 80 | | **Selected Experts per Token** | 8 | | **Number of Shared Experts** | 2 | | **Vocabulary Size** | 153K | | **Context Length** | 128K | ## 3. 测评结果 | 测评集 | 测评指标 | openPangu-R-72B-2512 快思考 | openPangu-R-72B-2512 慢思考 | |:------------------:|:----------------------------:|:-----:|:-----:| | **通用能力** | | | | LiveBench | Acc (2024-11-25) | 67.3 | 75.2 | | MMLU-Pro | Exact Match | 84.2 | 84.8 | | MMLU-ProX | Acc | 76.9 | 80.6 | | RULER | Acc | 95.6 | 94.7 | | LongBench V2 | Acc |45.3 |55.3 | | IF-Eval | Prompt Strict | 86.3 | 79.1 | | Hallucination-LeaderBoard | 1-HHEM | 96.5 | 97.1 | | GPQA-Dimaond | Avg@4 | 76.8 | 83.2 | | SuperGPQA | Acc | 58.9 | 64.2 | | **数学能力** | | | | AIME24 | Avg@16 | 75.6 | 89.0 | | AIME25 | Avg@16 | 60.6 | 81.3 | | CNMO 2024 | Avg@32 | 77.8 | 82.8 | | HMMT 2025 | Avg@16 (February) | 45.4 | 74.8 | | **代码能力** | | | | LiveCodeBench V6 | Avg@3 (01/25~05/25) | 41.9 | 69.5 | | Codeforces | Elo Avg@3 (02/25~09/25) | 1044.5 | 1701.4 | | **Agent工具调用** | | | | BFCL-V3 | Acc (Prompt) | 74.6 | 76.5 | | Tau-Bench (airline) | Avg@3 (FC) | 45.3 | 56.0 | | Tau-Bench (retail) | Avg@3 (FC) | 70.1 | 73.0 | | Tau2-Bench (airline) | Avg@3 (FC) | 58.0 | 65.3 | | Tau2-Bench (retail) | Avg@3 (FC) | 71.4 | 78.7 | | Tau2-Bench (telecom) | Avg@3 (FC) | 48.8 | 49.4 | | AceBench | Acc (Prompt) | 74.3 | 79.6 | ## 4. 部署和使用 - 使用omni-infer推理框架,参考[[omniinfer_for_openpangu_r_72b_2512](doc/omniinfer_for_openpangu_r_72b_2512.md)] ## 5. 模型许可证 除文件中对开源许可证另有约定外,openPangu-R-72B-2512 模型根据 OPENPANGU MODEL LICENSE AGREEMENT VERSION 1.0 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](LICENSE) 文件。 ## 6. 免责声明 由于 openPangu-R-72B-2512 (“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盘古自动生成的,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。 ## 7. 反馈 如果有任何意见和建议,请提交issue或联系[openPangu@huawei.com](url)。
