OpenBMB

4個月前更新 17 00

OpenBMB是由清華大學及智源研究院支持的AI開源社區,專注於大規模預訓練語言模式的建構和相關生態研發。

駐地:
中國
語言:
zh,en
收錄時間:
2025-08-06

OpenBMB是由清华大学、智源研究院等联合支持的AI开源社区,以“让大模型飞入千家万户”为使命。平台专注于大语言模型和相关生态工具的普惠化发展,通过提供全套AI训练模型工具链,降低了AI项目的研发与应用壁垒。OpenBMB在诸多AI训练工具的开放共享中扮演重要角色,并推动AI创新的普及。

来源:OpenBMB官网


在当今AI技术飞速发展的时代,大语言模型(LLM)以及相关AI训练模型平台已成为产业创新的重要驱动力。由清华大学、智源研究院等重量级学术机构联合支持的OpenBMB,正以“让大模型飞入千家万户”为使命,推动AI大模型的普惠化、标准化和实用化。本文将以新闻报道的形式,详细介绍OpenBMB平台的背景、功能、价格、使用方式、适用人群等多个维度,并在合适位置穿插清单、表格和权威链接,帮助读者高效了解这一中国原创AI开源生态的代表平台。


OpenBMB简介与平台愿景

OpenBMB(Open Lab for Big Model Base)作为中国最具影响力的AI开源社区之一,聚焦于大规模预训练语言模型库建设和相关生态工具的研发。OpenBMB由清华大学自然语言处理实验室及智源研究院领衔发起,旨在降低百亿级以上大模型的训练、部署和应用门槛,加速AI大模型技术与实际场景融合。

OpenBMB官网介绍,其背后团队是中国自然语言处理与预训练模型研究领域的先行者,曾在全球顶级会议上发布CPM-1、CPM-2、CPM-3、ERNIE等知名模型,并在知识引导预训练、参数高效微调、模型压缩等领域奠定了坚实基础。平台以开源、社区、标准化为基石,为开发者、研究者、企业和大众构建了一站式AI大模型基础设施。

OpenBMB官网
圖/OpenBMB官网

OpenBMB的主要功能

OpenBMB提供了全套AI训练模型工具链,覆盖模型的训练、压缩、推理、微调、Prompt工程等多个环节,极大地降低了AI项目的研发与应用壁垒。下面通过清单和表格,汇总OpenBMB核心功能模块:

功能清單

  • BMTrain:高效的大模型预训练与微调引擎,训练成本低至同类框架90%。
  • BMCook:多算法组合的模型压缩库,保证性能同时推理加速10倍以上。
  • BMInf:低成本大模型推理方案,普通千元级显卡即可高效运行百亿参数模型。
  • OpenPrompt:统一接口的Prompt学习模板语言,驱动提示工程创新。
  • OpenDelta:参数高效微调,支持与Prompt协同,微调参数小于5%即可达全量调整效果。
  • ModelCenter:综合模型仓库,支持主流AI训练模型的快速微调与分布式训练。

功能对比与特色表格

工具名稱核心用途技術特點典型適用場景
BMTrain训练/微调分布式高效,低成本,支持超大模型LLM与AI训练模型开发
BMCook压缩量化/剪枝/蒸馏/专家化,组合自如边缘设备/压缩部署
BMInf推理低功耗推理,通用显卡支持普及化AI应用、终端部署
OpenPromptPrompt工程模块化、易集成、适配多类任务提示学习、提示工程
OpenDelta轻量微调参数少,效果可达全微调快速定制企业/专业场景AI
ModelCenter模型仓库高效微调、分布式支持、多语言多任务AI训练模型选型、迁移学习

查看OpenBMB主要功能详情

openBMB項目
圖/openBMB项目
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OpenBMB的价格 & 方案

作为开源社区,OpenBMB大部分核心资源均免费对外开放。平台鼓励开发者参与、企业合作、学界共建,推动AI创新普及。具体到不同工具,OpenBMB对外开放的方式如下:

产品/功能授權說明商业用途政策开源平台入口
BMTrain、BMCook等工具开源免费,标准许可证支持企业深度定制GitHub OpenBMB
MiniCPM等预训练模型免费商用授权,需注明来源需遵守开源协议模型发布页
API与专业支持服务往往需根据实际需求商议企业版需定制官網合作入口

注意:如需大规模企业级落地或技术支持,建议通过官网“合作”渠道洽谈。


如何使用OpenBMB

OpenBMB设计高度模块化,支持灵活、本地或云端部署。用户可按以下步骤高效开展AI训练/推理/压缩等工作:

使用流程簡述

  1. 访问官网获取资源
    直接登录OpenBMB官网GitHub项目主页,浏览工具及文档。
  2. 下载工具包或模型
    按需选择BMTrain/BMCook/BMInf等,或在ModelCenter检索模型。
  3. 查阅开发者文档
    详细API、部署指南、兼容环境在技術文件中心均有说明。
  4. 本地/云端环境配置
    仅需常用深度学习框架环境,如PyTorch等,部分推理模块可在低配显卡运行。
  5. 参数调整与训练/推理
    依据实际场景,自定义模型结构、提示模板等,提升AI训练模型效果。
  6. 社区互动与技术解答
    可参与論壇、讨论区、代码Issue,获得支持。
GitHub项目主页
圖/GitHub项目主页

OpenBMB的适用人群

OpenBMB面向多层次AI生态主体,广泛适配以下用户:

  • AI研发者/科研人员
    获得最前沿的AI训练模型库与验证平台,支撑论文创新及实证。
  • 企业技术团队
    企业级大模型定制、压缩部署和本地推理需求。
  • 高校与教学机构
    用于课程实践、创新实验及人才培养。
  • AI初学者与爱好者
    低门槛体验大模型技术,参与开源协作。
  • 开源社群与公益组织
    共建AI生态,推动技术民主化、普惠化。

OpenBMB大语言模型及代表AI训练模型

OpenBMB平台已发布多个具有行业影响力的预训练模型,下表摘录部分代表性成果,并给出参数规模及授权情况,供对照参考。

模型名稱參數規模发布时间商用授權模型页面
MiniCPM-V 2.028亿2024-04免費商用MiniCPM-V-2.0
MiniCPM-MoE-8x2B136亿2024-04免費商用MiniCPM-MoE-8x2B
CPM-Bee百亿级2023免費商用CPM-Bee

註:所有模型训练数据、评测基准、效果对比均在模型库页面有详细说明。

模型一覽
圖/模型一览

典型应用场景实例

OpenBMB及其AI训练模型已在以下领域产生重要影响:

  • 智能对话系统与大模型问答机器人
  • 文字生成與內容創作輔助
  • 跨智能體協作(多模態AI、自動標註等)
  • 產業知識管理與大規模企業知識庫建設
  • 邊緣/行動裝置的低功耗AI模型嵌入

開源社群生態與合作模式

OpenBMB一貫堅持「開源+共建」模式,積極參與全球前沿AI社群建構。其合作方式主要包括:

  • GitHub開源協作傳送門):程式碼貢獻、Issue解答、Pull Request回饋。
  • 社區活動/直播課程:內含講座、workshop、線上論文分享等。
  • 企業/組織客製化研發:為特定產業、商業公司量身打造大模型訓練方案。
  • 學術/科學研究聯合創新:與國內外頂尖大學/研究機構聯合攻關,推動方法學突破。

官方指南
圖/官方指南

常見問題

1. OpenBMB對企業是否免費?哪些場景需要授權?

答:OpenBMB主體工具與預訓練模式大多免費商用(需註明來源及遵守協議),但如涉及深度客製化、大規模企業整合或專業維運服務,建議事先通過合作入口聯絡官方溝通授權詳情。

2. OpenBMB支援哪些主流硬體與雲端服務平台?

答:OpenBMB工具鏈高度相容主流GPU(如NVIDIA系列)、x86/ARM架構伺服器、主流雲端運算平台,包括阿里雲、騰訊雲等。推理模組BMInf可在千元級顯示卡(例如GTX 1060)高效運行,支援雲端與本地混合部署。

3. OpenBMB與國外主流LLM平台有何不同與優點?

答:

  • 國產自主可控:OpenBMB完全由本土學術與產業聯合打造,提供符合法規的AI大模型及訓練工具。
  • 開源生態活躍:擁有大量中國本土貢獻者和深度在地化適配,社群回饋快速。
  • 技術創新前沿:在壓縮、微調、Prompt工程等領域有多項業界首創。
  • 商業/公益友好:免費商用授權靈活,適合各類主體「即取即用」。

更多技術對比請參見OpenBMB技術文件專區


OpenBMB正在中國乃至全球AI開源社群中創造範例,將AI訓練模式的創新與普及推向全新高度。無論是科學研究、教育、創新或產業智慧化,OpenBMB都為開發者和使用者提供了開放、先進且低門檻的大模式基礎設施,助力更多企業和創新者擁抱智慧時代。立即造訪OpenBMB官網,開啟大模型賦能之路。

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數據統計

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關於OpenBMB特別聲明

本站AI 喵導航提供的OpenBMB都來自網絡,不保證外部鏈接的準確性和完整性,同時,對於該外部鏈接的指向,不由AI 喵導航實際控制,在2025年8月6日下午12:17收錄時,該網頁上的內容,都屬於合規合法,後期網頁的內容如出現,可以直接聯繫網站管理員進行刪除,AI 導航喵不承擔任何責任。

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