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Huawei-Team behauptet, DeepSeek-Modell mit 1,6 Billionen Parametern auf Ascend-910C-Chips nachtrainiert zu haben

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7. Juni 2026 Luke James Live Redaktion
Huawei-led team claims it post-trained DeepSeek's 1.6-trillion-parameter model — 1,000 Ascend 910C chips used in training

Kurzfassung

Warum das wichtig ist

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  • Laut der Stadtregierung, wie Post berichtet, verwendete die Gruppe dafür einen Cluster 1.000 Huawei Ascend 910C-Chips.
  • Diese Enthüllung zeigt, dass chinesische Beschleuniger nun Trainingslasten auf einheimischer Siliziumbasis bewältigen können – jenen Teil der KI-Pipeline, bei dem chinesische Unternehmen unter den US-Exportkontrollen am meisten Schwierigkeiten hatten, sich lösen.

SvyTech-Check

Redaktionelle Einordnung

Eigene Kontextschicht

Kernpunkt

Huawei führte die Arbeit gemeinsam mit dem Shenzhen Loop Area Institute, dem Shenzhen-Campus des Harbin Institute of Technology und dem Shenzhen Research Institute of Big Data durch.

Warum relevant

Der Ascend 910C ist Huaweis aktueller Flaggschiff-AI-Beschleuniger, ein Dual-Die-Chip, der in früheren DeepSeek-Tests etwa 60 % der Inferenzleistung einer Nvidia H100 erreichte.

Einordnung

SvyTech ordnet die Meldung aus Tom's Hardware als Teil des Themenfelds Technologie ein und verweist auf den Originalartikel, damit Leser Fakten, Quelle und Kontext nachvollziehen koennen.

Huawei führte die Arbeit gemeinsam mit dem Shenzhen Loop Area Institute, dem Shenzhen-Campus des Harbin Institute of Technology und dem Shenzhen Research Institute of Big Data durch. Der Ascend 910C ist Huaweis aktueller Flaggschiff-AI-Beschleuniger, ein Dual-Die-Chip, der in früheren DeepSeek-Tests etwa 60 % der Inferenzleistung einer Nvidia H100 erreichte.

Huawei-Team behauptet, DeepSeek-Modell mit 1,6 Billionen Parametern auf Ascend-910C-Chips nachtrainiert zu haben
Huawei-Team behauptet, DeepSeek-Modell mit 1,6 Billionen Parametern auf Ascend-910C-Chips nachtrainiert zu haben

Chinesische Chips sind bei der Inferenz wettbewerbsfähig, bei der ein fertiges Modell auf Abfragen antwortet, jedoch bei dem Training schwach, bei dem die Gewichte eines Modells über große Datensätze hinweg neu berechnet werden.

Huawei-Team behauptet, DeepSeek-Modell mit 1,6 Billionen Parametern auf Ascend-910C-Chips nachtrainiert zu haben
Huawei-Team behauptet, DeepSeek-Modell mit 1,6 Billionen Parametern auf Ascend-910C-Chips nachtrainiert zu haben

Quellenprofil

Quelle und redaktionelle Angaben

Quelle
Tom's Hardware
Originaltitel
Huawei-led team claims it post-trained DeepSeek's 1.6-trillion-parameter model — 1,000 Ascend 910C chips used in training
Canonical
https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/huawei-led-team-claims-it-post-trained-deepseeks-1-6-trillion-parameter-models-on-ascend-910c-chips
Quell-URL
https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/huawei-led-team-claims-it-post-trained-deepseeks-1-6-trillion-parameter-models-on-ascend-910c-chips

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Die Fertigstellung auf Ascend-Silizium ist ein echtes Ergebnis für die Plattform, beweist jedoch nicht, dass die Chips ein Frontier-Modell können – eine aufwendigere und kostspieligere Aufgabe.

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