openPangu 2.0 Pro
openPangu 2.0
Des poids ouverts entraînés de bout en bout sans une seule puce Nvidia. Voilà le titre et le propos.
Mis à jour le
Notre lecture
openPangu 2.0 Pro est un grand modèle sparse que Huawei a entraîné entièrement sur ses propres accélérateurs puis publié. En tant que modèle, il est solide plutôt que leader. En tant que démonstration qu'un entraînement à pleine échelle frontier peut se produire en dehors de la pile Nvidia, il importe plus que ses scores de benchmark, et il vient avec un contexte très long et une licence suffisamment permissive pour construire dessus.
Là où il brille
- Entraîné de bout en bout sans matériel Nvidia
- Un demi-million de tokens de contexte sur des poids ouverts
- Affiné pour bien tourner sur du matériel que la plupart des modèles ignorent
À savoir avant
- Les meilleures performances sont liées aux propres accélérateurs de Huawei
- En retrait sur les modèles ouverts chinois leaders sur les benchmarks généralistes
Note de l'index
77.7
Provisoire. Cette note est établie à partir des capacités publiques du produit, et non de la reconstruction en une consigne qu'ont subie les entrées entièrement évaluées. À lire comme un positionnement, pas comme un verdict.
- Rang
- 55 sur 73
- Construit pour
- LLMs
- Catégorie
- Poids ouverts
- Résultat
- Poids publiés sous la licence ouverte Huawei
- Tarif
- Offre gratuite
- Idéal pour
- Déploiements liés à des accélérateurs non-Nvidia
Les notes sont notre propre jugement éditorial, pondéré ainsi : soin 55, vitesse 10, contrôle 15 et rapport qualité-prix 20.
À regarder aussi
Index complet- 05GLM-5.3 FlashGLM-5.3 FlashProvisoireUn modèle ouvert rapide sous licence MIT, que les votants humains classent aux côtés des grands fleurons.Open weightsFree tier89.6
- 06Xiaomi MiMo V2.6 ProMiMo V2.6 ProProvisoireLe grand modèle à poids ouverts le plus solide de l'index indépendant, sous MIT, pour moins d'un dollar en sortie.Open weightsFree tier89.4
- 07DeepSeek V4.1 FlashDeepSeek V4.1 FlashProvisoireDes réponses quasi frontier pour trente cents par million de tokens en entrée, avec les poids sous licence MIT.Open weightsFree tier88.3