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IT之家7月26日消息,在今日的2025世界人工智能大會(huì)“AI煥新產(chǎn)業(yè)共贏”企業(yè)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇上,中國移動(dòng)煥新發(fā)布“九天”基礎(chǔ)大模型3.0。
本次發(fā)布的“九天”基礎(chǔ)大模型3.0是國務(wù)院國資委戰(zhàn)新“百大工程”的新成果,進(jìn)一步強(qiáng)化了“高安全、高可控、全國產(chǎn)、全行業(yè)”四大特性,重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)三大煥新:
一、九天眾擎語言大模型實(shí)現(xiàn)架構(gòu)與性能雙重躍遷。
模型突破性采用可擴(kuò)展至萬億級(jí)的MoE架構(gòu),以15Ttoken多階段配比預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)與全流程治理體系強(qiáng)化推理能力,創(chuàng)新構(gòu)建113域×53能力的二維分級(jí)后訓(xùn)練框架,結(jié)合動(dòng)態(tài)強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略,驅(qū)動(dòng)復(fù)雜推理能力提升35%。
在GPQA-Diamond評(píng)測(cè)中,“九天”以77.67分?jǐn)孬@全球第二,超越DeepSeekR1和Qwen3;在ArenaHardV0.1中,以67.2分位居全球第一;在BFCLV3評(píng)測(cè)中,達(dá)到68分。性能躍升的同時(shí),模型進(jìn)一步強(qiáng)化了可控生成能力,破解沉浸式角色演繹,精確流程內(nèi)置等技術(shù)細(xì)節(jié),實(shí)現(xiàn)了專業(yè)場(chǎng)景零幻覺。
基于最新的語言大模型,中國移動(dòng)此次也推出多個(gè)專項(xiàng)模型。九天代碼大模型使用兩階段的持續(xù)訓(xùn)練技術(shù),支持代碼生成、注釋生成、單元測(cè)試生成、代碼智能問答等多種任務(wù),支持Python、Java、JS、TS、Go、C++等10+種主流編程語言。
指標(biāo)方面,在EvalPlus、MHPP、LivecodeBenchv6等多個(gè)代碼生成榜單上成績(jī)領(lǐng)先。九天數(shù)學(xué)大模型,短思考、長(zhǎng)思考模式均達(dá)到業(yè)界SOTA水平,多項(xiàng)指標(biāo)超過Qwen2.5Math、Qwen3、DeepSeekMath、DeepSeekR1-Distill等同參數(shù)量級(jí)模型。
二、九天善智多模態(tài)大模型全面提升生成可控性與理解能力。
模型基于復(fù)雜時(shí)空建模、流匹配圖片視頻漸進(jìn)式聯(lián)合訓(xùn)練、端到端局部可控注意力機(jī)制等創(chuàng)新,同時(shí)引入多模態(tài)理解信息提升對(duì)文本指令和輸入條件圖像視頻的感知能力,聯(lián)合圖文交織數(shù)據(jù)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)既能生成高質(zhì)量的圖像視頻,又能進(jìn)行多輪對(duì)話式高可控精確編輯操作,顯著提升了視覺生成的靈活便利性。
例如,在圖片生成功能方面可支持多輪精準(zhǔn)局部修改,如修改文字、修改背景、增加元素等。
模型在圖理解和視頻理解方面的性能表現(xiàn)也全面提升。
圖理解方面,在MMStar、HallusionBench和OCRBench等圖理解任務(wù)中,九天模型分別獲得了82.2、64.3和94.9的高分,處于業(yè)界領(lǐng)先水平;視頻理解方面,九天模型在Videomme和MVbench兩個(gè)任務(wù)中均表現(xiàn)領(lǐng)先超過Qwen2-VL和InternVideo2。三、模型及核心技術(shù)開源。一是開源九天數(shù)童結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大模型,開源內(nèi)容包括JT-DA-8B模型及后續(xù)演進(jìn)版本,支持下載模型權(quán)重、微調(diào)代碼、推理代碼等;二是開源九天數(shù)學(xué)大模型,開源內(nèi)容包括JT-Math-8B系列模型,支持下載模型權(quán)重、推理代碼、技術(shù)報(bào)告;三是開源九天代碼大模型,開源內(nèi)容包括JT-Coder-8B系列模型,支持下載模型權(quán)重、推理代碼、技術(shù)報(bào)告;四是開源業(yè)界首創(chuàng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)及TReB評(píng)測(cè)體系,測(cè)評(píng)體系涵蓋6大任務(wù)、34個(gè)能力,包括了高質(zhì)量且全面的數(shù)據(jù)、推理模式及評(píng)價(jià)指標(biāo),支持下載評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集、測(cè)試代碼;五是開源CCR-Bench行業(yè)場(chǎng)景復(fù)雜指令遵循評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集涵蓋174條高質(zhì)量、多樣化、高難度復(fù)雜指令數(shù)據(jù),高度模擬健康專家、智能客服、醫(yī)療助手等典型工業(yè)場(chǎng)景,支持下載數(shù)據(jù)集。
以上內(nèi)容已上線煥新社區(qū)、Github、HuggingFace、魔搭社區(qū)、Gitee、Arxiv。
IT之家從論壇獲悉,中國移動(dòng)九天人工智能研究院計(jì)劃8月推出此次發(fā)布內(nèi)容的技術(shù)深度解讀。
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