一、模型体系与开源策略

技术路线：采用"农村包围城市"策略，通过开源中小型模型吸引开发者参与生态共建，逐步优化大模型性能。
开源情况：

• 开源模型：V2系列、部分R1系列（1.5B-32B规模）
• 闭源模型：V3系列、R1-671B、VL系列（推测为商业授权版本）
  开源必要性：
• 打破技术垄断：降低开发者使用门槛，形成国产AI生态
• 硬件适配：通过开源减少对CUDA等国外技术依赖

二、核心模型版本对比

1. 基础编码系列（V1/V2）

• 开源性：V2系列全开源
• 场景：
  • 代码生成（Python/Java/C++框架搭建）
  • 技术文档解析（API文档总结/注释生成）
• 硬件需求：
  • V1：单卡A100（40GB）可部署
  • V2：支持FP8混合精度训练，T4显卡可运行推理

2. 数学增强系列（V2.5/V3）

• 开源性：仅V2.5部分开源，V3闭源
• 场景：
  • 金融量化计算（高频交易模型开发）
  • 科学计算（如气候预测数值模拟）
  • 算法竞赛（Codeforces级代码生成）
• 硬件需求：
  • V2.5：8卡A800集群训练
  • V3：需配备InfiniBand网络的32卡H800集群

3. 多模态系列（R1/VL系列）

• 开源性：R1-32B以下开源，VL系列闭源
• 场景：
  • 城市治理：实时交通流量分析（V2.5+R1联合部署）
  • 医疗影像：CT/MRI图像与病历关联分析（VL系列）
  • 工业质检：生产线视觉缺陷检测（VL2+机械臂联动）
• 硬件需求：
  • R1-70B：需至少4卡H100进行多模态推理
  • VL系列：专用VPU加速卡+FPGA定制模块

4. 超大规模系列（V3-671B）

• 开源性：完全闭源
• 场景：
  • 国家级智慧城市中枢（61个场景联动）
  • 灾害应急响应（1分钟生成跨部门调度方案）
• 硬件需求：
  • 需国产化AI算力集群（如华为Atlas 900+昇腾芯片）
  • 最小部署单元：512卡组网，1PB内存池

三、典型部署架构建议

四、生态建设与开发者建议

1. 开源社区参与：
   • 中小开发者优先使用V2系列进行二次开发
   • 贡献代码可获商业版API调用额度（如V3试用权限）
2. 硬件适配指南：
   • 国产芯片优化：已实现昇腾910B的FP16原生支持
   • 混合部署方案：V2系列支持CPU/GPU异构计算