华为:基于昇腾超节点训练的星辰轻量级代码智能体大模型 Xing4.0-29B 发布

2026-09-20 10:28:44
来源:IT之家
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问财摘要

1、中电信人工智能科技有限公司发布了新一代星辰大模型Xing4.0-29B-A4B,该模型支持长上下文处理,可应用于代码开发、数据分析、办公自动化及生活服务等场景。 2、华为宣布的Xing4.0-29B-A4B模型是国内首个基于昇腾Atlas900A3SuperPoD液冷超节点与昇思MindSpore框架完成训练的百亿参数大模型,采用新一代架构设计,能够根据用户提出的目标自主规划任务路径、调用工具并完成复杂任务。 3、该模型在昇腾超节点集群上通过多层次软硬件协同优化实现训练性能提升96%。 4、目前,昇腾已支持40+个业界头部模型完成原生训练。
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IT之家9月20日消息,中电信人工智能(885728)科技有限公司于9月17日正式发布新一代星辰大模型Xing4.0-29B-A4B。该模型聚焦复杂任务理解、任务规划、工具调用和自主执行等能力,支持长上下文处理,可应用于代码开发、数据分析、办公自动化及生活服务等场景。

华为中国官方昨晚宣布,Xing4.0-29B-A4B总参数29B,激活参数仅4B,是国内首个基于昇腾Atlas900A3SuperPoD液冷超节点与昇思MindSpore框架完成训练的百亿参数大模型,面向复杂工程任务进行了深度优化。

该模型采用新一代架构设计,进一步提升长程任务处理和多步骤执行能力,能够根据用户提出的目标自主规划任务路径、调用工具并完成复杂任务。

华为官方表示,模型的中高阶代码生成与智能体执行,是对长程上下文理解、复杂推理规划、工具调用协同的综合考验。华为团队与中电信团队紧密协同,从数据体系、模型架构、训练工程到强化学习,进行了系统性攻坚。

数据基座:围绕预训练与后训练全生命周期(883436),建设涵盖数十万亿词元的数据体系。预训练阶段完成PB级多源异构数据清洗,引入海量智能体行为轨迹与结构化知识图谱。后训练阶段搭建高并发沙箱容器,构建端到端长程任务合成数据,并建立自动化校验机制保障数据正确性。

架构设计:专为长程Agent任务设计,MLA多头潜变量注意力压缩KV缓存;MT多Token预测增强生(JNJ)成连贯性;mHC流形约束超连接解决训练数值不稳定的问题;Muon与QK-Clip优化器保障训练稳定。训练采用分阶段递进策略,从4K逐步扩展至32K/128K/256K序列长度,系统性构建长程能力。

工程优化:Xing4.0-29B-A4B在昇腾超节点集群上通过多层次软硬件协同优化实现训练性能提升96%,近翻倍突破:基于MindSpore全栈适配mHC多残差连接与DSA长序列机制,针对细粒度MoE(64路由/Top4激活),通过专家负载均衡、Grouped GEMM、通信计算重叠及DVM图算融合,吞吐提升32%;层级与算子级选择性重计算再提升19%;自研Ascend C mHC融合算子解决Sinkhorn碎片化,计算效率提升30%,整网吞吐再提升25%。

多专家强化学习:基于昇腾生态完成Slime强化学习框架适配,面向Agent、Coding、Reasoning开展多专家强化学习训练,通过MOPD技术实现多专家能力高效融合,进一步提升复杂推理与智能体任务表现。

目前,昇腾已支持40+个业界头部模型完成原生训练,也是国内唯一支持商用大规模预训练,并训练落地SOTA大模型的厂商。

IT之家付开源地址如下:

GitHub:https://github.com/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B HuggingFace:https://huggingface.co/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B

魔搭:https://modelscope.cn/models/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B

Gitee:https://gitee.com/xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b

魔乐:https://modelers.cn/models/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B

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