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[快速入门]盘古NLP打模型典型场景
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盘古NLP大模型规格

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ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的NLP大模型，以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异，以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。

表1 盘古NLP大模型规格清单

模型支持区域

模型名称

可处理最大

序列长度

说明

西南-贵阳一

Pangu-NLP-N1-32K-3.1.34

32K

2024年11月发布的版本，支持8K序列长度训练，4K/32K序列长度推理。全量微调、LoRA微调8个训练单元起训，1个推理单元即可部署，4K支持256并发，32K支持256并发。

Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36

32K

2025年1月发布的版本，支持32K序列长度训练，4K/32K序列长度推理。全量微调、LoRA微调8个训练单元起训，1个推理单元即可部署，4K支持256并发，32K支持256并发。

Pangu-NLP-N1-128K-3.1.34

128K

2024年11月发布的版本，仅支持128K序列长度推理，4个推理单元2并发。

Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36

128K

2025年1月发布的版本，仅支持128K序列长度推理，4个推理单元8并发。

Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1

128K

2025年6月发布的版本，仅支持128K序列长度推理，4个推理单元384并发。

Pangu-NLP-N2-4K-3.2.35

4K

2025年1月发布的版本，支持4K序列长度训练，4K序列长度推理。全量微调、RFT微调32个训练单元起训，LoRA微调8个训练单元起训，支持混合部署和分离部署，4个推理单元即可部署，支持192并发。此模型版本差异化支持RFT训练、边缘部署特性。

Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35

32K

2025年1月发布的版本，支持32K序列长度训练，32K序列长度推理。全量微调32个训练单元起训，LoRA微调8个训练单元起训，4个推理单元即可部署，支持128并发。此模型版本差异化支持边缘部署特性。

Pangu-NLP-N2-128K-3.1.35

128K

2024年12月发布的版本，仅支持128K序列长度推理部署，8个推理单元64并发。

Pangu-NLP-N2-256K-3.1.35

256K

2024年12月发布的版本，仅支持256K序列长度推理部署，8个推理单元64并发。

Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1

32K

2025年3月发布的版本，支持32K序列长度推理部署，4个推理单元128并发。GRPO训练3个训练单元起训。

Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1

32K

2025年6月发布的版本，支持32K序列长度训练和推理。全量微调16个训练单元起训，LoRA微调8个训练单元起训。

Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-3.0.1.1

128K

2025年5月发布的版本，仅支持128K序列长度推理部署，4个推理单元384并发。

Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1

128K

2025年6月发布的版本，仅支持32K序列长度推理。全量微调64个训练单元起训，LoRA微调32个训练单元起训。

Pangu-NLP-N2-Reasoner-TTC-32K-5.0.0.1

32K

2025年6月发布的版本，支持128K序列长度推理，32个推理单元32并发。

Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36

4K

2025年3月发布的版本，支持4K序列长度训练，4K序列长度推理。预训练、全量微调、DPO训练64个训练单元起训，LoRA微调8个训练单元起训，8个推理单元即可部署，支持128并发。

Pangu-NLP-N4-4K-2.5.32

4K

2024年11月发布的版本，支持4K序列长度训练，4K序列长度推理。全量微调64个训练单元起训，LoRA微调32个训练单元起训，8个推理单元即可部署，支持64并发。此模型版本差异化支持预训练、INT8/INT4量化特性。

Pangu-NLP-N4-4K-2.5.35

4K

2025年1月发布的版本，支持4K序列长度训练，4K序列长度推理。全量微调64个训练单元起训，LoRA微调32个训练单元起训，8个推理单元即可部署，支持128并发。此模型版本差异化支持预训练、INT8/INT4量化特性。

Pangu-NLP-N4-32K-2.5.32

32K

2024年11月发布的版本，仅支持32K序列长度推理部署，8个推理单元64并发。

Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35

32K

2025年1月发布的版本，仅支持32K序列长度推理部署，8个推理单元128并发。

Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2

32K

2025年6月发布的版本，支持32K序列长度训练和推理。全量微调96个训练单元起训，LoRA微调64个训练单元起训，8个推理单元104并发。

Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2

128K

2025年6月发布的版本，仅支持128K序列长度推理部署，16个推理单元32并发。

Pangu-NLP-N4-MoE-Reasoner-32K-5.0.0.1

32K

2025年6月发布的版本，仅支持32K序列长度推理部署，32个推理单元128并发。

Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2

32K

2025年4月份发布的版本，支持32K序列长度推理，1个推理单元可部署，最高支持1QPS。该模型是基于盘古NLP大模型微调得到的RAG场景模型，提供对话问答能力。

Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2

32K

25年6月发布的版本，32K序列长度，1个推理单元可部署，256并发。该模型是基于盘古NLP大模型微调得到的Agent场景模型，提供意图识别、提问器。agent专业模型经过算法优化，相比传统模型有较大提升。

Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2

32K

2025年6月份发布的版本，支持32K序列长度推理，1个推理单元可部署，最高支持1QPS。该模型是基于盘古NLP大模型微调得到的Agent场景模型，提供意图识别、提问器、AutoPlanning能力。agent专业模型经过算法优化，相比传统模型有较大提升。

盘古NLP大模型支持的平台操作

在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和体验中心能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作：

表2 盘古NLP大模型支持的能力清单

模型名称

模型训练

微调

强化学习

模型评测

模型压缩

在线推理

体验中心能力调测

全量微调

LORA

DPO

RFT

GRPO

Pangu-NLP-N1-32K-3.1.34

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-

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-

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Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36

√

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-

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Pangu-NLP-N1-128K-3.1.34

-

-

-

-

-

-

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-

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Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36

√

-

-

-

-

-

√

-

√

√

Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1

√

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-

-

-

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-

√

√

Pangu-NLP-N2-4K-3.2.35

√

√

√

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-

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√

√

Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35

√

√

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-

√

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√

Pangu-NLP-N2-128K-3.1.35

-

-

-

-

-

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-

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Pangu-NLP-N2-256K-3.1.35

-

-

-

-

-

-

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-

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√

Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1

√

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-

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Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1

√

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-

-

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Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-3.0.1.1

√

-

-

-

-

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-

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Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1

√

√

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Pangu-NLP-N2-Reasoner-TTC-32K-5.0.0.1

-

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-

-

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√

Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36

√

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-

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√

Pangu-NLP-N4-4K-2.5.32

√

√

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Pangu-NLP-N4-4K-2.5.35

√

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Pangu-NLP-N4-32K-2.5.32

√

-

-

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-

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Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35

√

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√

Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2

√

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Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2

-

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-

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√

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√

Pangu-NLP-N4-MoE-Reasoner-32K-5.0.0.1

-

-

-

-

-

-

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-

√

√

Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2

-

-

-

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-

√

-

Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2

-

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Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2

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-

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盘古NLP大模型对资源池的依赖

表3 盘古NLP大模型对资源池的依赖清单

模型名称

云上部署

边缘部署

Pangu-NLP-N1-32K-3.1.34

支持，1个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36

支持，1个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N1-128K-3.1.34

支持，4个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36

支持，4个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1

支持，4个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N2-4K-3.2.35

支持，4个推理单元部署

支持，4个推理单元部署

Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35

支持，4个推理单元部署

支持，4个推理单元部署

Pangu-NLP-N2-128K-3.1.35

支持，8个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N2-256K-3.1.35

支持，8个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1

支持，4个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1

支持，4个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-3.0.1.1

支持，4个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1

支持，4个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N2-Reasoner-TTC-32K-5.0.0.1

支持，32个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36

支持，8个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N4-4K-2.5.32

支持，8个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N4-4K-2.5.35

支持，8个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N4-32K-2.5.32

支持，8个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35

支持，8个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.1

支持，4个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2

支持，8个推理单元部署

-

Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2

支持，16个推理单元部署

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Pangu-NLP-N4-MoE-Reasoner-32K-5.0.0.1

支持，32个推理单元部署

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Pangu-RAG-N1-32k

支持，1个推理单元部署

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支持，1个推理单元部署

-
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盘古NLP打模型典型场景常见问题

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