在近期結束的華為開發(fā)者大會2025主題演講中，華為云帶來系列全新云服務，助力千行百業(yè)數(shù)字化轉型。
01
基于華為云CloudMatrix384超節(jié)點的新一代昇騰AI云服務
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單卡推理吞吐量躍升到2300 Tokens/s，可以實現(xiàn)“一卡一專家”，支持“一卡一算子任務”，將算力有效使用率（MFU）提升50%以上；
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對于萬億、十萬億參數(shù)的大模型訓練任務，在云數(shù)據(jù)中心，能將432個超節(jié)點級聯(lián)成最高16萬卡的超大集群；
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支持訓推算力一體部署，訓推算力可靈活分配，實現(xiàn)資源使用最優(yōu)。
02
華為云盤古大模型5.5
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盤古自然語言（NLP）大模型：全新MoE 718B深度思考模型，在高效長序列、低幻覺、快慢思考融合、Agent等特性上進行升級；
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盤古多模態(tài)大模型：全新發(fā)布基于盤古多模態(tài)大模型的世界模型，可以為智能駕駛、具身智能機器人的訓練，構建所需要的數(shù)字物理空間，實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化迭代；
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盤古預測大模型：采用業(yè)界首創(chuàng)的triplet transformer統(tǒng)一預訓練架構，將不同行業(yè)的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的三元組編碼，并在同一框架內高效處理和預訓練，提升預測大模型的精度，并大幅提升跨行業(yè)、跨場景的泛化性；
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盤古科學計算大模型：持續(xù)拓展，與風光水電新能源等更多科學應用領域結合；
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盤古計算視覺（CV）大模型：全新MoE架構的30B參數(shù)視覺大模型，全面支持圖像、紅外、激光點云、光譜、雷達等多維度、泛視覺的感知、分析與決策，通過跨維度生成模型，構建油氣、交通、煤礦等工業(yè)場景稀缺的泛視覺故障樣本庫，提升業(yè)務場景的可識別種類與精度。
03
華為云盤古行業(yè)大模型
醫(yī)學、金融、政務、工業(yè)、汽車5大盤古行業(yè)Thinking大模型上線，行業(yè)場景一觸即達。
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華為云CloudRobo具身智能平臺
整合數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)標注、模型開發(fā)、仿真驗證、云邊協(xié)同部署以及安全監(jiān)管等端到端能力，提供具身多模態(tài)生成大模型、具身規(guī)劃大模型、具身執(zhí)行大模型三大核心模型。
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企業(yè)級Agent平臺華為云ModelArts Versatile
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內置了各類業(yè)務場景的經(jīng)驗模板，支持自助式的智能體開發(fā)，賦能企業(yè)組織與開發(fā)者構建更專業(yè)、更高產、更主動的企業(yè)級智能體；
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提供智能化工具鏈，實現(xiàn)Agent分鐘級工作輸出，達成傳統(tǒng)人工天級工作成果，有效降低Agent開發(fā)的復雜度與專業(yè)性。
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華為云盤古Doer智能助手
華為云基于AI算力、盤古大模型和Agent能力，對智能助手盤古Doer進行全面升級。
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例如，盤古深度思考大模型能讓智能助手的意圖理解、任務規(guī)劃和執(zhí)行的能力全面提升，讓盤古Doer更聰明；
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圍繞業(yè)務場景，用領域知識打造專業(yè)領域模型，讓盤古Doer更懂行、更專業(yè)；
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從客戶使用全流程的視角，以解決用戶關鍵問題為目標構建Agentic工作流；
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根據(jù)任務靈活調用場景化工具集，同時以華為云客服積累的海量客戶反饋作為評測集，讓盤古Doer在執(zhí)行任務上更精準、更高效。
華為云盤古Doer也支持MCP生態(tài)，讓客戶可以集成和調用更多的業(yè)界優(yōu)秀工具集，來進一步提升智能助手解決問題的能力和效率。
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華為云CodeArts Doer 智能助手
構建了業(yè)界最全的6大開發(fā)領域專業(yè)Agent，覆蓋項目經(jīng)理、產品管理、開發(fā)、構建、測試和部署全流程，將軟件研發(fā)端到端提效40%以上。
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華為云MetaStudio智能交互數(shù)字人
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通過個性化TTS語音合成，數(shù)字人的音色相似度、讀音準確率都達到業(yè)界領先，同時結合更精準的口型匹配、更豐富的動作，實現(xiàn)數(shù)字人形象高擬真；
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通過3A降噪、AI-VAD精準人聲檢測，數(shù)字人交互時可以隨時打斷，轉換話題；
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基于抗網(wǎng)損和智能路由算法，將問答響應時間控制在2秒以內，使交互體驗更加友好；
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開發(fā)者只需要調用1個SDK，通過5行代碼就可以集成MetaStudio的數(shù)字人AI能力。
09
華為云大模型防火墻
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通過提示詞攻擊防范和敏感內容實時檢測，保障大模型推理安全；
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識別越獄、角色扮演、惡意指令等主流提示詞攻擊手段；
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預置了百萬級規(guī)則庫，針對提示詞攻擊的檢出率大于95%，整體能夠幫助模型綜合安全評測得分提升20%以上。
注：本文轉自華為云，版權歸作者所有
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