另镜 | 上线不到半年，华为云为何突然停售盘古2.0？

■把自研模型存量客户导向第三方模型

■竞争节奏加快，openPangu市场窗口期相对被缩短

■对自身模型业务与云平台业务关系进一步调整

作者|杨璇

编辑|陈秋

另镜ID：DMS-012

11月1日，华为云发布公告称，MaaS模型服务平台将于11月6日0点停止销售openPangu-2.0-Flash和openPangu-2.0-Pro两款模型服务，11月30日0点正式下线。停售后新用户不能开通，下线后新老用户都无法调用。

此外，公告里给出了替代方案。openPangu-2.0-Flash建议替换为DeepSeek-V4.1-Flash-1017；openPangu-2.0-Pro建议替换为GLM-5.3。

把自研模型的存量客户导向第三方模型，在行业内较为罕见。而且就在openPangu-2.0发布现场，6月的华为开发者大会上，余承东还放话将带领盘古团队一路赶超，从中国第一走向世界第一。

如今不到半年时间，openPangu-2.0为何从高调发布走向了服务下线？

盘古并未退场

2.1版本即将上线

首要要厘清一个极易产生的误读——此次下线的并非盘古大模型整体，而是华为云MaaS平台上，openPangu-2.0的两款在线推理服务。

对于此次调整，华为云给出的解释是，为持续优化MaaS平台的模型性能、迭代服务，为开发者提供更高效、稳定的AI服务支持。

要理解这句话，得回到openPangu的产品定位。按照华为官方定义，openPangu是华为开源AI模型品牌，致力于通过昇腾原生训练与推理技术，为业界用好昇腾提供最佳实践参考，助力打造Agent时代的智能底座。

换句话说，openPangu要展示的是，开发者在昇腾上怎么能把大模型训得好、跑得稳。

而随着大模型应用逐步向复杂Agent和软件编码等场景延伸，开发者对模型的通用能力也提出了更高要求。然而，从openPangu-2.0的官方技术报告和评测结果来看，其在复杂Agent和编码能力上，与部分头部模型相比仍存在差距。

以BrowseComp为例。这项测试主要考察Agent在复杂问题中进行多轮、自主检索并找到答案的能力，是难度较高的Agent评测之一。根据各厂商公开的模型卡和技术报告，openPangu-2.0 Pro在BrowseComp上的得分为65.7%，而Kimi K3、DeepSeek-V4-Pro和豆包Seed-2.0-Pro分别达到91.2%、83.4%和77.3%。

当然，这些成绩不宜作为严格的横向排名。各厂商披露的测试结果并非处于统一条件下，搜索工具、搜索预算和测试框架等因素都可能影响最终成绩。但即便在保守口径下，也可看出openPangu-2.0-pro在BrowseComp上依然与头部模型存在差距。

在这一背景下，推动旧版本模型服务的下架也是平台侧的正常迭代。据华为云官方表示，11月15日，openPangu-2.1-Pro将更新至MaaS平台，重点提升ArkTS语言在鸿蒙原生应用开发中的代码生成质量。

盘古开源节奏提速

市场竞争也更加激烈

事实上，在6月华为开发者大会上，余承东就已经对盘古过去的表现做了一番反思。

“之前盘古大模型因为各种各样的原因没做好，不应该”。余承东坦言，自己从去年国庆前夕重新负责大模型业务，将带领团队一路赶超，并表示“在我的字典里，没有第二，只有第一”。

这番表态，也让外界重新关注盘古的发展历程。2021年，盘古大模型正式对外发布。一年后升级到2.0版本，并聚焦行业应用落地。2025年7月，华为开源盘古Pro MoE模型，但迅速陷入了“套壳”争议。

2026年3月，盘古团队迎来一次组织架构调整，负责盘古大模型的王云鹤宣布离职。三个月后，余承东回到台前，亲自发布了openPangu-2.0。新版本发布后，盘古的开源节奏明显加快。6月30日，openPangu-2.0-Flash开源；7月31日，openPangu-2.0-Pro及其技术报告开源；9月28日，预训练、SFT和后训练RL代码也陆续开放。

产品迭代提速的同时，通用大模型市场竞争也日益激烈。

例如，openPangu-2.0-Pro于2026年7月31日开源。此前，Kimi K3已于7月16日发布；随后，DeepSeek V4 Pro和GLM-5.3也分别于8月13日、14日推出。

其中，Kimi K3总参数规模达到2.8万亿，整体扩展效率较K2提升约2.5倍。DeepSeek V4 Pro的软件工程Agent基准分数则从预览版的12.8提升至62.7；在真实终端环境复杂任务中的得分，也从72.1提升至87.9。

从发布时间和公开披露的技术指标来看，openPangu-2.0-Pro进入市场前后，头部模型厂商也在密集推出下一代旗舰产品。竞争节奏加快，openPangu的市场窗口期相对被缩短。

昇腾、盘古与华为云的生态布局

在竞争加剧的背景下，openPangu强调的昇腾生态协同，其现实意义更加凸显。

例如，openPangu-2.0针对昇腾硬件进行了深度优化。华为披露的数据显示，在昇腾硬件上，其单卡推理吞吐率可达业界主流开源模型的2倍。

具体来看，Pro版本在128K上下文长度下，最低TPOT（每输出一个Token的时延）为9.55毫秒；当TPOT放宽至20毫秒时，单卡吞吐量可达1326 tokens/s。Flash版本的推理速度进一步提升，最低TPOT为5.63毫秒，在15毫秒的TPOT条件下，单卡吞吐量达到1846 tokens/s。这些数字意味着，在同样的昇腾集群上，openPangu 2.0能承载更高的并发、摊薄单位推理成本。

然而一个看似矛盾的动作是，华为云并未等openPangu-2.1-Pro上线后再平稳过渡，而是将2.0两款在线推理服务的存量客户导向了DeepSeek和GLM第三方模型厂商。

这一安排背后，反映出华为对自身模型业务与云平台业务关系的进一步调整。

从业务布局来看，DeepSeek、GLM等模型厂商本身就是昇腾算力的客户。如果华为一边向它们提供算力，一边通过盘古在MaaS平台上争夺客户，难免存在既当裁判又当选手的嫌疑。但将盘古更多放在华为自有产品体系中，同时在MaaS平台上为第三方模型提供服务，有助于降低这一冲突。

但产品布局调整之外，开发者和企业客户面对的却是另一个问题。

几个月前，华为刚在开发者大会上发布openPangu-2.0，如今两款在线服务即将停止提供。对已将openPangu-2.0接入业务系统的客户而言，面对的不只是模型版本更新，还包括接口迁移、业务适配和重新测试。而按照目前安排，两款模型服务将在11月30日正式下线，迁移窗口期并不宽裕。