中興通訊32B星云大模型：汲取DeepSeek訓(xùn)練精髓，開啟“低成本×高性能”AI推理新時代

發(fā)布: 2025-04-11 20:14 | 作者: MSCBSC | 來源: 移動通信網(wǎng) | 字體:  小  中  大 

中興通訊推出的 32B 星云大模型在性能和成本方面都取得了顯著突破，為企業(yè)快速落地 AI 技術(shù)提供了理想選擇。在性能方面，32B 星云大模型在多項權(quán)威基準測試中表現(xiàn)出色，全面領(lǐng)先其他模型。其卓越的推理能力在數(shù)學(xué)推理、代碼生成和數(shù)學(xué)競賽等方面得到了充分體現(xiàn)，樹立了行業(yè)新標(biāo)桿。在成本方面，32B 星云大模型通過架構(gòu)優(yōu)化與動態(tài)稀疏化技術(shù)，大幅降低了 AI 推理的部署成本。與參數(shù)規(guī)模高達 671B 的 DeepSeek-R1 相比，32B 星云大模型的部署成本降低了高達 90%，這使得企業(yè)可以通過單卡部署實現(xiàn)高效的 AI 應(yīng)用，大大降低了入門門檻。中興通訊在追求“高性能 × 低成本”AI 推理模型的道路上，憑借多項核心技術(shù)創(chuàng)新，為 32B 星云大模型注入了澎湃動能。其中，蒸餾+拒絕采樣技術(shù)通過篩選最優(yōu)答案和減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，降低了訓(xùn)練成本，同時提高了數(shù)學(xué)和代碼生成的表現(xiàn)。強化學(xué)習(xí) Self-Improvement 技術(shù)通過回溯修正、驗證增強、子目標(biāo)分解和逆向推導(dǎo)等方法論，結(jié)合 LCPO 強化學(xué)習(xí)，持續(xù)優(yōu)化推理鏈，減少無效回答，提高了 AI 推理的精準度和效率。負載均衡集群+動態(tài)訓(xùn)練技術(shù)通過高效分布式集群和動態(tài)訓(xùn)練機制，同時提升了訓(xùn)練效率與模型能力。三維評估體系則通過“價值觀安全+推理能力+通用智能”三大維度的綜合評估體系，確保了 32B 星云大模型推理輸出的可信性、準確性與多樣性。32B 星云大模型的發(fā)布，標(biāo)志著中興通訊在 AI 推理模型研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。未來，中興通訊將繼續(xù)深化 AI 核心技術(shù)的研發(fā)，不斷拓展技術(shù)邊界，將 AI 能力推廣至更多行業(yè)和場景，為企業(yè)和社會帶來更大的價值。


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