9月28日，训练全流程代码上线开源平台
9月28日，华为官方宣布，开源盘古openPangu-2.0的预训练代码、监督微调（SFT）代码和后训练强化学习（RL）代码正式开源上线，相关组件已陆续上架开源平台。此次开放分成两个仓库：openPangu-2.0-Training覆盖大规模预训练与监督微调，openPangu-2.0-RL面向强化学习后训练。据开源平台仓库页面核对，两个仓库均标示采用Apache-2.0许可证。
从开放权重到开放全流程
这次开源补上的是此前缺失的一环。openPangu是华为面向智能体时代的开源AI模型品牌，此前华为已于7月开源5050亿参数的openPangu-2.0-Pro模型权重、基础推理代码与技术报告，但训练管线一直留在自己手里。权重开放解决的是"能用"，训练代码开放解决的是"能复现、能改造"，后者对研究机构和企业自建模型的价值更高。随着训练与后训练代码公开，模型、推理、训练三大件凑齐，"开源"二字对盘古系列而言才算完整。国产大模型的开源，正从"开放权重"走向"开放全流程"。
两个仓库各管一段
Training仓库是面向大规模基础模型的统一训练框架，从预训练、监督微调到模型持续优化一体打通，支持多维分布式并行、高效数据流水线、混合精度训练、自定义算子优化与高可用训练，目标覆盖百亿到万亿参数级模型。RL仓库基于开源VERL生态构建昇腾原生的强化学习训练与部署能力，重点支持智能体强化学习（Agentic RL）后训练，提升模型在复杂任务中自主规划与执行的能力。两处细节值得留意：仓库开放的是训练框架代码本身，不包含训练数据；框架与昇腾软件栈深度绑定，实际运行需要对应的昇腾环境。
开放训练管线的算盘
把训练方法交出去，短期看是让利，长期看是做生态。开发者用昇腾训练大模型的门槛降下来，围绕昇腾的应用、工具和人才才会沉淀。当海外头部实验室把尖端能力锁在API背后，华为选择把全套流程摊开，本质是在为国产算力寻找真实的使用场景。
企业可以怎么用上这波开源
对计划自建或微调大模型的企业，openPangu-2.0提供了可自托管、可审计的一条路线：权重能下载，训练代码能复现，模型从哪来、怎么调的都有据可查。已有开源实践反复证明，能否在自有硬件上稳定复现训练流程，往往决定开源项目能否真正被产业用起来，配套文档与环境说明因此和代码同等重要。在内容可信度越来越被重视的当下，这一点尤其有价值——企业被AI引用的内容，上游信源越可追溯，可信度越高。极欧互联在为客户做GEO优化时同样强调事实层可核验，开源生态带来的透明度，与这套逻辑是相通的。
开源竞争进入全栈时代
往后看，大模型开源的比拼点正从参数规模和榜单分数，转向训练基础设施与工具链。谁能让人低门槛地用好自家的算力和模型，谁就能把生态做厚。端侧、云端、训练框架层层铺开之后，智能体时代的底座竞争才拉开序幕，值得持续关注。
信息来源
- 华为，《openPangu-2.0预训练、SFT代码和后训练RL代码正式开源》，2026-09-28，https://www.huawei.com/cn/news/2026/9/open-pangu
- IT之家，《华为开源盘古openPangu-2.0的预训练、SFT代码和后训练RL代码正式开源上线》，2026-09-28，https://www.ithome.com/1/007/740.htm
- Eyestech，《Huawei openPangu-2.0 Opens Its Ascend Training Stack》，2026-09，https://eyestech.in/huawei-openpangu-2-training-stack