国家级AI平台建设 - 国务院国资委统筹指导 中国移动牵头运营的国家级AI开源开放平台"焕新社区"正式启动 标志着中国AI国家队建设迈入实质性阶段 [1] 中兴通讯技术贡献 - 中兴通讯作为首批共建单位一次性开源11项核心技术成果 包括6个自研大模型和5个行业数据集 [1] - 开源成果涵盖大模型 数据集 训练范式及专业领域测评工具 形成覆盖模型-数据-工具的完整技术矩阵 [1] - 电信大模型NTele-R1-32B-V1在AIME2024与MATH500测试中表现领先 [1] - 3B和7B多模态模型通过Curr-ReFT方法在AI2D MathVista等基准上优于更大参数模型 [1] - TFCE数据集覆盖4G 5G 6G通信场景 填补行业空白 [1] - 公司已完成与国产GPU适配 算力效率提升40% [1] 技术生态建设 - 为焕新社区注入首批高质量技术资产 以硬核技术实力助力国产AI生态体系构建 [1]

国家级AI开源开放平台"焕新社区"启动 - 由国务院国资委统筹指导、中国移动牵头运营的国家级AI开源开放平台"焕新社区"正式启动，旨在通过开源开放、协同创新培育具有国际竞争力的国产人工智能生态 [1][2] - 平台通过开放算力集群、共享模型资源、搭建开发社区降低AI技术应用门槛 [2] - 中兴通讯作为首批共建单位一次性开源11项核心技术成果，涵盖6个自研大模型和5个行业数据集，形成覆盖"模型-数据-工具"的完整技术矩阵 [1][2] 中兴通讯的技术贡献与战略方向 - 公司凭借40年通信技术积累与AI研发实力成为生态建设关键力量，将在模型创新、算力优化、场景落地三大领域深度参与 [2] - 开源的NTele-R1-32B-V1电信大模型基于DeepSeek-32B-Distill架构训练，仅用800个样本即在AIME2024测评中得分82.5超越Qwen3-32B的78.75，在MATH500测试中准确率达95.2%领先同类1-2个百分点 [3] - 多模态智能领域的7B-Curr-ReFT与3B-Curr-ReFT模型采用独创Curr-ReFT训练范式，3B版本在AI2D测试中准确率83%超越26B参数的InternVL-26B，7B版本在MathVista测评得分92.2%较基础模型提升33.6个百分点 [4] - 开源的TFCE数据集整合公司40年技术积淀，包含1800余个函数和917道Python题目，覆盖4G LTE优化至6G信道建模等全场景函数调用评估 [6] 技术生态协同与产业影响 - 11项开源成果形成"模型-数据-工具"三位一体支撑体系，开发者可直接调用模型并利用配套数据集训练，通过Curr-ReFT工具链优化快速构建行业解决方案 [7] - 公司已与多家国产GPU厂商合作推动开源模型与国产芯片深度适配，算力效率较通用方案提升40% [7] - 国资委评价此次开源既强化平台技术底座，也为央企协同创新提供范本，加速中国AI产业从"技术跟跑"向"生态领跑"跨越 [7]

国家级AI开源平台启动 - 国务院国资委统筹指导、中国移动牵头运营的国家级AI开源开放平台"焕新社区"正式启动 标志着中国AI国家队建设迈入实质性阶段 [2] - 平台以开源开放、协同创新为核心 通过开放算力集群、共享模型资源、搭建开发社区降低AI技术应用门槛 旨在培育具有国际竞争力的国产人工智能生态 [2] - 肩负整合央企资源、打破技术壁垒、推动AI普惠发展的战略使命 [2] 中兴通讯技术贡献 - 一次性开源11项核心技术成果 包括6个自研大模型和5个行业数据集 形成覆盖模型-数据-工具的完整技术矩阵 [2][7] - 开源的NTele-R1-32B-V1电信大模型基于DeepSeek-32B-Distill架构训练 仅用800个样本实现小样本高效训练 [3] - 多模态智能领域开源7B-Curr-ReFT与3B-Curr-ReFT模型 采用独创的Curr-ReFT训练范式 让小参数模型展现媲美大模型的推理能力 [4] 模型性能表现 - NTele-R1-32B-V1在AIME2024测评中得分82.5 超越Qwen3-32B的78.75 在MATH500测试中准确率达95.2% 领先同类模型1-2个百分点 [3][4] - 3B-Curr-ReFT在AI2D数学推理测试中准确率达83% 超越26B参数的InternVL-26B 7B版本在MathVista测评中得分92.2% 较基础模型提升33.6个百分点 [6] - Curr-ReFT训练范式将任务分为三阶段 配合GPT-4-O评分的拒绝采样机制 突破小模型能力瓶颈墙且避免基础能力退化 [6] 行业数据集价值 - 开源的5个行业数据集覆盖通信、数学、Code、视觉识别等关键领域 其中TFCE数据集整合中兴40年技术积淀 [6] - TFCE数据集包含1800余个函数、917道Python题目 全面覆盖4G LTE优化、5G网络切片、6G信道建模等通讯核心技术应用场景 [6] - 支持Simple到Parallel-Multiple的全场景函数调用评估 填补全球电信领域函数调用测评空白 [6] 生态协同与产业影响 - 形成模型-数据-工具三位一体的支撑体系 提供一站式支持模式有效降低AI创新门槛 [7] - 已与多家国产GPU厂商达成合作 推动开源模型与国产芯片深度适配 算力效率较通用方案提升40% [7] - 国家队+龙头企业协同模式推动中国AI产业从技术跟跑向生态领跑跨越 为数字经济高质量发展注入强劲动能 [7]

国家级AI开源平台启动 - 国务院国资委统筹指导 中国移动牵头运营的国家级AI开源开放平台"焕新社区"正式启动 标志着中国AI国家队建设进入实质性阶段[1] - 平台以开源开放协同创新为核心 通过开放算力集群 共享模型资源 搭建开发社区降低AI技术应用门槛 旨在培育具有国际竞争力的国产人工智能生态[2] - 肩负整合央企资源 打破技术壁垒 推动AI普惠发展的战略使命 成为国家队核心载体[2] 中兴通讯技术贡献 - 作为首批共建单位一次性开源11项核心技术成果 包括6个自研大模型和5个行业数据集 形成覆盖模型-数据-工具的完整技术矩阵[1][2] - 开源的NTele-R1-32B-V1电信大模型基于DeepSeek-32B-Distill架构训练 仅用800个样本实现高效训练[3] - 多模态智能领域开源7B-Curr-ReFT与3B-Curr-ReFT模型 采用独创Curr-ReFT训练范式 通过课程强化学习和拒绝样本自我改进机制提升小参数模型性能[4][6] - 同步开源5个行业数据集覆盖通信数学Code视觉识别关键领域 其中TFCE数据集包含1800余个函数和917道Python题目 全面覆盖4G/5G/6G通信技术应用场景[7] 技术性能表现 - NTele-R1-32B-V1在AIME2024测评中得分82.5 超越Qwen3-32B的78.75 在MATH500测试中准确率达95.2% 领先同类模型1-2个百分点[3][4] - 3B-Curr-ReFT在AI2D数学推理测试中准确率达83% 超越26B参数的InternVL-26B 7B版本在MathVista测评中得分92.2% 较基础模型提升33.6个百分点[6] - 与国产GPU厂商合作推动开源模型与国产芯片深度适配 目前算力效率较通用方案提升40%[8] 生态建设意义 - 形成模型-数据-工具三位一体支撑体系 为开发者提供一站式支持模式 有效降低AI创新门槛[8] - 体现科技企业对国家AI战略的深度响应 强化焕新社区技术底座 为央企间协同创新提供范本[8] - 国家队加龙头企业协同模式将推动中国AI产业从技术跟跑向生态领跑跨越 为数字经济高质量发展注入动能[8]