中国人民大学高瓴人工智能学院在56张A800GPU资源限制下，成功训练出2.42B参数的YuLan-Mini模型。通过采用OpenCSG提供的420Btokens高质量中文语料Fineweb-edu-chinese-V2.1作为核心数据，仅使用1.08Ttokens完成预训练，其性能对标工业界使用10T+tokens训练的3B级模型。该研究证明在有限算力条件下，高质量开源数据能显著提升训练效率，为

OpenCSG与MemVerge达成战略合作，在CSGHub中引入Agent Memory Service，为AI Agent提供长期记忆能力。传统Agent因缺乏记忆功能难以实现规模化部署，此次合作通过标准化的分层架构设计，使Agent能够跨会话继承上下文、积累经验并共享信息。MemVerge的MemMachine作为首个Memory Backend接入系统，采用可插拔架构支持企业灵活选择。该方

OpenCSG推出企业级OPC平台，实现模型、数据与智能体全链路打通。通过整合AgenticHub智能体开发平台、OpenClaw业务系统对接工具和CSGHub私有模型数据平台，企业可一站式完成智能体构建、部署和运营。该平台支持智能体全生命周期管理，直接对接工业系统和企业IT，使AI从实验室走向核心业务。其拖拽式开发模式降低了技术门槛，推动全民Agent创业时代的到来，让工厂、医院、金融机构等都能

OpenCSG发布高质量中文教育数据集Fineweb-Edu-ChineseV2.2，包含1.5T预训练语料和143.7万条问答对，覆盖从预训练到监督微调全流程。该数据集通过DeepSeekV3.2从顶级语料中蒸馏生成，确保回答严格基于原文，有效减少模型幻觉。V2.2采用质量分层存储和课程学习策略，整合多个优质中文语料库，并引入OpenCSG评分模型筛选。该数据集已应用于高校、科研机构及企业，推动

AgenticOps 并不是某一个框架或工具，而是一种面向智能体开发的完整工程方法论。如何在企业环境中，持续、规模化地开发、部署、运行和演进 Agent。与传统 DevOps、MLOps 不同，AgenticOps 将“智能体”本身视为一等公民，覆盖其完整生命周期，包括：Agent 的构建与配置Agent 所依赖模型与数据的管理Agent 的运行监控与行为审计Agent 的持续优化与能力演进在 A

还在为本地部署大模型而苦恼？ OpenCSG全新推出DeepSeek模型Serverless API，助你轻松体验强大性能！无论是个人开发者还是企业团队，使用OpenCSG的DeepSeek模型Serverless API，你无需进行复杂的代码部署或环境配置，只需简单的API请求，即可免费体验大模型在文本生成、代码理解、图像生成等领域的卓越能力！体验链接：https://opencsg.com/m

Step3-VL-10B的发布显著降低了AI应用的门槛。在硬件成本方面，10B模型可在消费级GPU上运行（如RTX 4060），相比200B模型，硬件投入降低90%，使中小企业和个人开发者也能部署强大AI。在运营成本方面，本地部署无需持续的API费用，推理速度快，单位成本更低，适合高频调用的场景。Step3-VL-10B证明了端侧AI的可行性。手机、平板等移动设备可运行复杂AI任务，无需联网即可保

从企业实践来看，大模型真正拉开差距的阶段，并不是“谁先用上”，而是“谁先把模型管好”。模型本身会不断变化，但管理体系一旦建立，就会持续放大价值。从零到一搭建企业级开源模型管理平台，并不意味着一次性投入就能解决所有问题，但它往往决定了企业是否具备长期使用大模型的能力。CSGHub 正是围绕这一现实需求而设计的，也是越来越多企业在模型管理平台选型中认真评估的方案之一。

宜昌点军区通过引入点军算力供应链平台，整合异构算力并构建行业专属应用生态，实现算力利用率提升80%以上、企业算力使用成本降低40%；预计吸引100+AI企业落地，推动数字经济产值增长近百亿元，并在2025年3月19日活动中获得新华社等多家权威媒体报道。

OpenCSG与Mozilla DataCollective达成战略合作，共同推进高质量中文预训练数据集的全球共享。OpenCSG构建的ChineseFineWebEdu等系列数据集将通过Mozilla平台进行全球分发，解决中文大模型面临的数据质量瓶颈问题。此次合作标志着中文AI数据开始融入国际非营利基础设施体系，既保持数据主权又促进全球共享。OpenCSG从开源社区升级为数据基建提供者，通过系统