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昇騰 910C 集群完成 DeepSeek-V4-Pro 1.6 兆參後訓練,制裁壓力下國產算力跨入訓練門檻

深圳河套學院 AI 訓練平台項目團隊聯合哈爾濱工業大學(深圳)、深圳市大數據研究院與華為有關團隊,以華為昇騰 910C 晶片集群完成 DeepSeek-V4-Pro 全參數後訓練,模型規模 1.

DeltaMedia 編輯部 1 min 2026年6月8日
昇騰 910C 集群完成 DeepSeek-V4-Pro 1.6 兆參後訓練,制裁壓力下國產算力跨入訓練門檻

昇騰 910C 集群完成 DeepSeek-V4-Pro 1.6 兆參後訓練,制裁壓力下國產算力跨入訓練門檻

深圳河套學院 AI 訓練平台項目團隊聯合哈爾濱工業大學(深圳)、深圳市大數據研究院與華為有關團隊,以華為昇騰 910C 晶片集群完成 DeepSeek-V4-Pro 全參數後訓練,模型規模 1.6 兆參數。這是全量訓練,不是推理部署或局部微調。

6 月 7 日,「深圳發布」官方帳號發出通報,確認四方聯合在深智城 AI 算力平台完成這次攻關。通報說明,此為第三方機構在國產算力平台上完成該規模模型訓練的探索實踐,積累了工程經驗,同時確認昇騰 910C 集群具備支撐世界級超大參數模型訓練工作的能力。

推理和訓練之間有一道明確的工程門檻。推理可以靠量化壓縮繞路;全參數後訓練要對整座模型做梯度更新,對記憶體頻寬和算力密度的要求完全不同量級。美國出口管制持續鎖住中國取得高階 GPU 的管道,這份通報的意思是:昇騰 910C 在這個門檻上看起來可行。從一次研究實踐到可複製的量產訓練管線仍有工程落差,但「支撐推理」到「支撐世界級超大模型訓練」這道關卡,目前看來已有具體依據。

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