书生通用大模型体系是致力于突破大
模型核心技术，打造的通用大模型开放基座。该体系以创新为引领，通过开源助力生态发展，以开放的姿态赋能产业。体系涵盖了多种类型的大模型，包括大语言模型、多模态大模型、气象海洋预报大模型体系、翼型生成式 AI 系统、三维空间大模型、金融领域大语言模型以及谱学专业模型等，为不同领域提供了强大的 AI 解决方案。
- 书生・浦语大语言模型 InternLM2.5
- 推理能力提升：相比上一代模型，推理能力大幅提升 20%，达到同量级开源模型领先水平。
- 长文本处理：能够对百万字长文进行理解和精确处理，满足复杂文本分析需求。
- 信息整合：可自主规划和搜索，完成 100 + 网页信息的自主整合，处理复杂任务。
- 多样参数选择：模型参数范围从十亿到千亿，拥有 5T 预训练语料（tokens）和 1M 语境窗口长度。
- 书生・万象多模态大模型
- 性能强劲：是首个综合性能媲美国际闭源商业模型的开源多模态大模型。
- 覆盖全面：从千亿大模型到端侧小模型全覆盖，通专融合，支持多种模态。
- 成本普惠：开源开放，训练成本节省 80%，最小模型适配单张消费级显卡。
- 书生・风乌气象海洋预报大模型体系
- 全尺度全要素：全球首个人工智能驱动的全尺度、全要素气象气候预报平台，实现短中长均可报、核心要素齐全、海陆空全覆盖。
- 精准预报：短临降水预报 AI 模型兼顾空间精细度和精准度；全球中期天气预报 AI 模型有效时效首次突破 10 天，推动全球气象预报发展提速 10 倍，分辨率首次进入 10 千米；全球海洋年际预测 AI 模型预报提前期提升至年际尺度。
- 书生・翼飞翼型生成式 AI 系统
- 设计可控可解释：设计参数可控，输出结果可解释，能更好地理解和调整翼型，减少迭代周期，满足下一代民机复杂设计需求。
- 内嵌专业约束：系统嵌入流场特性、气动性能要求等多种专业约束条件。
- 丰富数据集与交互方式：拥有 20 万个翼型的庞大逆向设计数据集，支持拖拽、文字、语音 3 种交互方式，几何误差极低至 1‰。
- 书生・天际 – 三维空间大模型
- 高效建模编辑：基于 NeRF 的城市级实景三维大模型，拥有极高的训练和渲染效率，兼顾城市的广阔与细腻，具备覆盖大范围城市区域和单点地标建筑的重建与编辑能力。
- 一体化系统：是覆盖算法、算子、计算系统、用户交互的城市级 NeRF 系统，建模范围达 100 平方公里，训练精度为 4K 高清，可实现 1K、30 帧的实时渲染与穿梭，支持多种布局、风格自由编辑。
- 书生・济世金融领域大语言模型
- 专注金融场景：专注于金融领域，显著提升金融文本识别、分析与生成的效能，提高金融业的信息获取和分析执行效率。
- 检索增强与合规检查：引入检索增强，通过及时更新的向量数据给出金融推理补充信息；融合事实性检查、风险提示监测、金融合规与内容安全检查模块，有效监测与管控风险，拥有 1930 亿金融垂直领域语料，在 10 个金融领域任务中表现绝对领先。
- 书生・言普 – 谱学专业模型
- 谱图解析：全球首个应用于解析电子顺磁共振谱（EPR）的大模型 IS – EPR，可快速解析自由基、多物种、金属等不同种类谱图，广泛应用于多个学科领域。
- 文献关联：能链接和搜索全球文献数据库，提供系统的知识参考，支持跨学科创新。
- 多领域覆盖创新：涵盖了语言、多模态、气象、翼型设计、三维空间、金融、谱学等多个不同领域的大模型，打破了传统模型单一领域的局限，为不同行业提供了一站式的 AI 解决方案。
- 开源开放与成本优势：书生・万象等模型开源开放，大幅节省训练成本，使更多开发者和企业能够参与到模型的应用和开发中，促进了 AI 生态的发展。
- 技术突破引领：书生・风乌气象海洋预报大模型体系在气象预报领域取得了多项技术突破，如中期预报时效和分辨率的提升，推动了全球气象预报技术的发展。
- 科研领域：书生・言普可用于科研人员对电子顺磁共振谱的解析和跨学科研究；书生・浦语可辅助科研写作和文献分析。
- 气象领域：书生・风乌气象海洋预报大模型体系为气象部门提供精准的气象预报，帮助做好灾害预警和应对措施。
- 航空航天领域：书生・翼飞可用于翼型设计，减少设计迭代周期，满足复杂设计需求。
- 金融领域：书生・济世为金融机构提供金融文本分析、风险监测和决策支持等服务。
- 城市规划与建设领域：书生・天际可用于城市级实景三维建模和编辑，为城市规划和建设提供可视化方案。
目前虽缺乏具体用户评价，但从各模型的技术优势和创新性来看，有望在各领域获得用户认可。对于科研人员，模型的专业性和创新性能够提高研究效率和质量；对于企业，成本优势和功能多样性能够满足不同业务需求。不过，用户可能会关注模型的稳定性、与现有系统的兼容性以及数据安全等问题。
与其他同类模型相比，书生通用大模型体系的优势在于其多领域覆盖和开源开放的特点。一些竞品可能只专注于单一领域，而书生体系提供了更全面的解决方案。在开源方面，书生・万象等模型的成本优势明显，能够吸引更多开发者和企业。但部分竞品可能在某些特定领域具有更深入的专业性，书生体系需要不断优化和拓展各模型的功能。
从各模型的功能设计来看，书生・翼飞支持拖拽、文字、语音交互等多种方式，为用户提供了便捷的操作体验。但对于一些复杂的功能，如书生・风乌的气象预报和书生・天际的三维建模，可能需要用户具备一定的专业知识和技能。相关团队可以提供更详细的操作指南和培训资源，帮助用户更好地使用模型。
- 模型的准确性如何保障：研发团队通过大量的实验和验证，不断优化模型算法，提高模型的准确性。例如，书生・风乌在气象预报中，结合了多种数据和专业知识进行训练和验证。
- 是否支持定制化开发：目前未明确提及，但考虑到不同用户的多样化需求，推测可能会提供一定程度的定制化开发服务，以满足特定业务场景的需求。
- 如何获取使用权限：用户可以关注书生通用大模型体系的官方网站，了解具体的使用权限获取方式和流程。
