允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
7B量级模型因轻量与高性能兼顾，成为端侧部署与个人开发者的首选。它可灵活适配各类终端场景，同时满足图像信息抽取、文档理解、视频解析、物体定位等高频需求。
华为近日正式开源openPangu-VL-7B，专为昇腾平台优化的多模态大模型，精准切入7B级端侧应用核心赛道。
昇腾原生架构，推理与训练双优
依托昇腾原生模型结构，openPangu-VL-7B在单张Ascend Atlas 800T A2卡上处理720P图像时，首字模型推理时延（ViT与LLM时延之和）仅160毫秒，支持5FPS实时推理；训练阶段MFU达42.5%。
预训练阶段完成超3T tokens的无突刺集群长稳训练，为昇腾集群规模化训练提供可复用的工程范式。
多任务性能领先开源榜单
模型在通用视觉问答、文档图表理解与OCR、视觉定位、短视频理解等关键任务中表现突出，综合能力超越同量级开源模型。
官方Cookbook展示了其实际落地能力：
- 输入菜品图，模型可准确定位并计数樱桃番茄数量；
- 输入年报截图，自动输出结构化Markdown文本，大幅降低人工摘录成本。
核心技术亮点
1）适配昇腾的高性能视觉编码器
针对GPU设计的传统ViT编码器难以发挥昇腾硬件优势。团队通过系统性性能分析，构建更适配昇腾的视觉编码器：相同参数量下，吞吐较窗注意力版ViT-H提升15%；引入多标签对比学习框架，强化细粒度视觉理解能力，夯实视觉定位任务基础。
2）样本均衡的混合损失设计
创新采用“加权逐样本损失 + 逐令牌损失”混合方案，加权系数由令牌位置与样本重要性动态决定，兼顾长短回复的学习效率，避免训练失衡。消融实验验证其有效性。
3）千分位填充式定位数据格式
区别于业界主流0–999坐标方案，openPangu-VL-7B采用000–999千分位带填充格式进行相对坐标回归。统一三位token表达，显著降低模型学习难度，提升定位格式遵从性与任务精度。
技术报告还深入剖析了预训练数据配比、位置编码策略、模型融合方法等关键设计，为开发者提供完整技术参考。
作为一款轻量化、高性能、强通用的昇腾原生多模态模型，openPangu-VL-7B不仅拓展了端侧AI开发新路径，也将加速昇腾生态在智能终端、文档自动化、工业质检等场景的深度落地。
模型地址：
https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-VL-7B
技术报告：
https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-VL-7B/blob/main/doc/technical_report.pdf