根據最新一期的 SuperCLUE 中文大模型通用基準測評，華為盤古718B模型在開源領域中獲得了第二名的佳績。
此次測評涵蓋了數學推理、科學推理、代碼生成、智能體 Agent、幻覺控制和精確指令遵循六個維度，共計 1,260 道題目，全面檢驗了大模型的綜合實力。在綜合開源和國產兩個維度的排名中，前三名分別為：DeepSeek-V3.1-Terminus-Thinking、openPangu-Ultra-MoE-718B 和 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507。其中，擁有 7180 億參數的華為盤古718B模型，並未僅依賴於簡單的數據堆砌，而是憑藉其獨特的“思考”能力脫穎而出。
報導指出，openPangu 團隊在後訓練數據構建中，嚴格遵循質量優先、多樣性覆蓋和複雜度適配三個核心原則，並建立了一套涵蓋“數據生成-科學篩選-精確增強”的全流程方案。在質量優先方面，團隊構建了指令數據質量評估體系，結合規則、模型和人工三重審核機制，有效清理低質量樣本。在多樣性覆蓋上，從領域和任務類型兩個維度進行設計，運用去重和壓縮選樣算法，確保數據覆蓋廣度且避免冗餘。在複雜度適配環節，通過推理步驟、概念抽象度、計算複雜度等指標量化任務難度，並利用自迭代拒絕採樣策略，重點訓練中高難度任務。這種對數據質量的嚴格把控，成為了提升模型在複雜場景下推理能力的關鍵因素之一。
