前沿研究
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关键词：后训练
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前沿研究
开发者生态
1.6万亿参数DeepSeek-V4全量训练跑通，底座是昇腾910C
6月5日，深圳河套学院联合哈工大（深圳）等团队，依托昇腾910C万卡集群完成1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。全程脱离英伟达硬件，且由第三方主导验证了国产算力的工业级可用性。
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前沿研究
昇腾910C千卡集群跑通1.6万亿大模型，国产算力跨过工业级门槛
2026年6月，深圳河套学院联合华为等团队，用1000颗昇腾910C跑通了1.6万亿参数的DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。全程1500余步无中断，MFU超30%。这标志着国产算力真正具备了工业级大模型训练能力
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开发者生态
昇腾910C跑通1.6万亿参数：国产算力的硬账与门槛
2026年6月，深圳河套学院联合哈工大（深圳）及华为等团队，依托昇腾910C算力集群，成功完成1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro的全参数后训练。在算力与带宽受限下，国产芯片正式跨入万亿级训练阶段。
阅读全文昇腾910C跑通1.6万亿参数，国产算力的账本才刚开始算
6月5日，深圳团队依托昇腾910C集群完成DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。这验证了国产芯片支撑顶级模型训练的可行性，但实验室跑通与生产环境稳定输出存在鸿沟。算子调优、迁移隐性成本及TCO精算，才是企业面临的真
阅读全文昇腾910C跑通1.6万亿参数DeepSeek：开发者还要跨过哪些坎
2026年6月，深圳河套学院联合华为等团队，依托昇腾910C集群完成DeepSeek-V4-Pro全参数后训练，稳定运行超1500步。这一工程突破证实了国产芯片在极端负载下的稳定性，但从“跑通实验”到“大规模生产”，开发
阅读全文深圳1000卡昇腾910C跑通万亿模型：30% MFU背后的运维硬仗
6月5日，深圳河套学院联合华为等团队宣布，依托1000颗昇腾910C芯片组成的集群，成功完成1.6万亿参数大模型DeepSeek-V4-Pro的全参数后训练。全程1500余步无中断，故障率仅0.3‰，MFU稳定超30%。
阅读全文1000卡昇腾910C跑通1.6万亿参数：MFU超30%的工程账
6月，深圳河套学院等团队利用1000颗昇腾910C，成功完成DeepSeek-V4-Pro全参数后训练，算力利用率(MFU)超30%，故障率仅0.3‰。文章拆解千卡集群实战中的三大痛点：HCCL通信拓扑优化、长序列显存碎
阅读全文1.6万亿参数训练零中断：昇腾910C千卡集群稳定性实测
2026年6月，深圳河套学院团队联合华为，在昇腾910C千卡集群上完成DeepSeek-V4-Pro的1.6万亿参数后训练，全程1500余步无中断，故障率0.3‰，MFU超30%。全栈可观测系统与硬件特征库实现秒级自愈，
阅读全文VibeThinker之后：小模型高效学习的技术原理与前沿进展
本文深度解析以VibeThinker为代表的2026年小模型革命，系统梳理其通过创新后训练方法（SFT+GRPO）实现高性能的核心技术原理。文章对比了不同高效学习路径，并展望了小模型在端侧AI、成本控制与隐私计算领域的变
阅读全文VibeThinker之后：2026年‘小模型革命’的SFT与GRPO技术全景
随着VibeThinker等3B参数模型在特定任务上超越顶级大模型，2026年的“小模型革命”已进入深水区。本文将深入剖析SFT与GRPO两种核心后训练技术的原理、演进与协同，结合微软Phi-4等前沿案例，探讨小模型在边
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