一、OpenBMB 基础介绍 OpenBMB（Open Lab for Big Model Base）是由清华大学自然语言处理实验室与面壁智能联合发起的开源大模型平台，核心目标是打造大规模预训练语言模型库与工具链，加速百亿级以上大模型的训练、微调与推理，降低大模型使用门槛，推动大模型生态标准化、普及化与实用化。 核心定位与使命 ● 平台属性：集模型库、工具链、社区于一体的大模型开源生态 ● 核心目标：让大模型飞入千家万户，实现普惠化应用 ● 技术方向：聚焦端侧智能、高效推理、多模态融合与模型压缩 核心产品与工具链 产品/工具 核心功能 特点 MiniCPM 系列 端侧大语言模型 小参数高性能，中文/数学/代码能力突出 […]
一、OpenBMB 开源社区概述 OpenBMB（Open Lab for Big Model Base）是由清华大学自然语言处理实验室(THUNLP) 和面壁智能共同发起的大模型开源社区，致力于打造大规模预训练语言模型库与相关工具链，降低百亿级以上大模型的训练、微调与推理门槛，推动大模型生态标准化、普及化和实用化。 核心使命与定位 ● 构建大模型基础设施，加速大模型技术落地 ● 降低大模型使用门槛，让技术惠及更多开发者 ● 推动大模型开源社区建设，促进技术交流与创新 主要开源项目 ● MiniCPM系列：轻量级高性能大模型，适合端侧部署 ● Eurux系列：推理性能突出的开源大模型，被称为”理科状元” ● UltraRAG：基于MCP协议的低代码RAG框架（本文重点介绍） ● BMTools：大模型工具学习引擎，支持接入16000+真实API ● AgentCPM系列：端侧智能体模型，支持本地化深度调研与报告生成 二、UltraRAG 框架深度解析