openPangu-R-72B：登顶中文大模型深度搜索榜单SuperCLUE+
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机器之心编辑部
随着大模型推理与智能体（Agent）工具调用能力的飞速发展，其处理复杂信息需求与深度搜索任务的效能日益受到业界瞩目。近日，国内第三方评测机构 SuperCLUE 发布了十一月份的 DeepSearch（深度搜索）专项评估报告。国产大模型 openPangu-R-72B 凭借在长链推理与复杂信息检索领域的卓越表现，荣登该榜单首位，充分展现了基于国产昇腾算力平台的大模型研发实力。
这款采用混合专家（MoE）架构的模型，究竟蕴藏着怎样的技术秘诀，使其能在激烈的竞争中脱颖而出？
硬核技术底座：
MoE 架构下的效率与性能平衡术
openPangu-R-72B 为兼顾效率与性能，创新性地重构了模型底层架构。作为基于昇腾集群训练的混合专家（MoE）模型，它采用“80选8”的专家选择机制，在高达740亿总参数量的基础上，将激活参数量控制在约150亿。此举既保留了大模型的复杂推理能力，又有效降低了计算开销。其使用了高达24万亿 tokens的训练数据，并具备128k的长序列处理能力，这为模型处理深度搜索任务中的长文本信息奠定了坚实基础。
为实现稳定收敛与效果提升，openPangu 团队在预训练技术上进行了深度优化：
图： openPangu-R-72B 模型架构
1）注意力机制层面引入参数化 Sink Token 技术：有效缓解了训练过程中可能出现的极大激活值问题，不仅提升了训练稳定性，也使得模型后续的量化部署更加友好。
2）采用 K-Norm 与深度缩放的 Sandwich-Norm 组合架构：其中 K-Norm 仅对注意力机制中的 key 施加 RMS 归一化。此举在达到与 QK-Norm 相当稳定性的同时，降低了计算开销，还保留了 Query 向量更灵活的表达能力。
3）注意力架构的优化兼顾了精度与效率：通过增加注意力头数和头维度，让模型能从更多角度捕获细粒度语义关系；引入部分旋转位置编码（Partial RoPE）机制，仅对 Query 和 Key 中三分之一的维度应用位置编码。通过将 KV 分组数量减半，在 Key 头维度增加的情况下，依然实现了 37.5% 的 KV 缓存缩减，有效平衡了推理阶段的显存占用、速度与模型效果。
4）自适应负载均衡技术（Adaptive Aux Free）：这是 Aux Free 技术的升级版本，通过自适应地调整各个专家负载偏置（bias）的更新幅度，有效减少了负载均衡震荡，使得专家负载分布更加均匀稳定。
DeepSearch 专项突破：
三大优化破解复杂搜索难题
如果说技术底座是基础，那么针对深度搜索任务的后训练优化，则是 openPangu-R-72B 此次登顶的关键。深度搜索作为大模型访问互联网获取深度信息的核心能力，其长链推理与工具调用水平直接决定了模型的实用价值。openPangu-R-72B 通过后训练阶段进行长链难题合成、非索引信息处理和快慢思考融合三大策略，显著提升了模型的深度搜索（DeepSearch）能力。
图：openPangu-R-72B 模型深度搜索任务执行流程，该流程同时用于模型训练和评测
1）在长链问答难题合成方面，openPangu 团队在 DeepDiver-V2 和 WebExplorer 技术基础上，通过问题条件模糊化将问题平均难度提升10%。同时，借鉴了《Pushing Test-Time Scaling Limits of Deep Search with Asymmetric Verification》工作的思想，引入验证智能体（verification agent），大幅提升用于训练问答数据的准确性，让模型在复杂推理场景中能够“见多识广”。
2）针对传统搜索引擎难以覆盖的非索引知识问答场景——如正式附件中的财务数据、学术论文的引文信息提取等，模型训练过程中注入了“规划器聚焦关键URL + URL爬虫抓取网页 + 文档问答识别下一步浏览链接”的循环工作流。通过同一站点内的多跳浏览实现了深度信息搜集，突破了传统搜索引擎的信息边界。
3）步骤级快慢融合策略则让模型的“思考”更具效率。深度搜索的执行过程中，不同步骤的思考强度需求差异显著——文档问答需要分析海量网页数据与表格，对推理精度要求更高；而普通工具调用步骤更侧重效率。为此，模型为不同步骤匹配不同思考模式：文档问答启用慢思考模式以保障精度，其他步骤则采用快思考模式提升速度，实现了精度与效率的平衡。
国产算力赋能：
openPangu 系列模型彰显集群优势
此次在 SuperCLUE DeepSearch 评测中登顶，不仅是 openPangu-R-72B 模型能力的体现，也彰显了国产算力与大模型研发深度融合的成效。作为基于昇腾集群训练的代表性模型，openPangu-R-72B 证明了国产算力平台在支撑大参数量、高复杂度模型研发方面的坚实能力。
值得关注的是，openPangu-R-72B 的兄弟模型 openPangu-718B 在同期的 SuperCLUE 通用能力榜单中斩获了第二名，展现了该系列在不同任务场景下的全面实力。从深度搜索的“单点突破”到通用能力的“全面开花”，openPangu 系列正以昇腾算力为基础，为我国大模型生态注入更多活力。
随着大模型在企业服务、学术研究、政务处理等领域的深度落地，深度搜索能力将成为模型实用化的核心竞争力。未来，随着 openPangu 系列模型的持续迭代，我们期待国产大模型在更多全球顶级评测中绽放光彩。
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