简介
书生大模型是由上海人工智能实验室主导研发的通用人工智能大模型体系，旨在通过开源开放的方式推动人工智能技术特别是大模型技术在科研、开发和行业应用中的广泛落地。
作为国内领先的AI大模型框架，“书生”覆盖了从基础语言理解、大规模多模态感知，到专业复杂科学推理的一整套能力体系，囊括了多个子模型和工具链组件。这些模型既能处理自然语言、图像等通用任务，也能在科研领域处理高度专业化的数据，如化学分子、蛋白质结构和地球物理信号等，实现对复杂任务的深度理解与推理。
“书生”大模型体系内包含了大语言模型、通用多模态模型、科学推理模型等多个核心智能体，其研发和开源生态强调开放协作、技术共享与社区共建，着力构建一个能够支持多行业应用的AI生态。
特点
书生大模型体系具有以下鲜明特点：
首先，它是一套真正意义上的开源大模型，模型权重、训练框架和工具链完全开放，开发者可以自由使用、部署与二次开发，推动生态繁荣。
其次，体系结构强调“通专融合”，即在同一模型架构内实现通用能力与专业领域知识的深度融合，使得模型在处理通用任务外还能在科学类、工程类等专业任务上表现出色。
其核心多模态模型Intern-S1，融合了语言及视觉信息的统一理解能力，在科研领域表现非常亮眼，在多个科学任务上超越了现有主流开源及闭源模型。
此外，书生体系还配备了完善的工具链，如用于高效部署的LMDeploy、用于评测的OpenCompass，以及用于训练和微调的XTuner等，为大模型研发和应用提供全流程支持。
如何使用
使用书生大模型主要有两种方式：一是通过API调用官方提供的模型服务，二是下载开源模型并在本地或私有云环境中部署。
针对开发者和企业用户，可以通过书生提供的Chat API接口直接调用指定模型进行对话、推理、图像理解等多模态任务，例如通过指定模型字段获取最新的Intern-S1或InternVL3.5模型。
对于有自定义需求的用户，也可以在本地环境利用开源的工具链进行模型训练、微调与部署，例如使用LMDeploy部署推理服务，或者利用XTuner对模型进行轻量化训练再应用到具体业务场景。
整体而言，书生体系强调易用性与灵活性，既适合科研人员进行深度探索，也支持行业开发者在具体应用中快速集成AI能力。
价格
书生大模型本身的核心模型及其工具链都以开源形式免费提供，这意味着开发者可以自由获取模型参数、训练代码、评测集以及相关文档，降低大模型研究与应用的门槛。
对于需要在线服务或大规模稳定使用API的用户，不同平台可能根据调用量、服务等级和计算资源收取一定的费用，这取决于所选服务商的定价策略。
同时，私有化部署也意味着用户需自行承担硬件设备和维护成本，这部分成本因部署规模和架构不同而有所差异。总体来看，依托开源策略下的自由访问，大多数基本使用场景本身并不需要支付软件许可费用。
常见问题
问：书生大模型适合什么类型的任务？
答：书生体系覆盖通用的语言理解、多模态感知任务，同时具备处理复杂专业科学问题的能力，适用于科研推理、数据分析、自然语言生成、图像理解等多种场景，不论是科研机构还是企业应用都能找到契合的模块。
问：如何获取书生大模型的最新版本？
答：最新模型发布及版本更新通常可以通过书生大模型的官方平台或其维护的开源仓库获取，包括最新的Intern-S1、多模态模型InternVL3.5以及大语言模型系列。
问：是否可以离线部署？
答：是的，书生大模型体系完全支持离线部署，用户可以在本地环境或私有云中部署模型与服务，但需要准备相应的计算资源和部署工具。
问：书生大模型有哪些支持工具？
答：书生体系提供从数据处理、预训练、微调、部署到评测的全链路工具，如LMDeploy、OpenCompass、XTuner等，这些都是开源的支持工具，可以根据需要灵活选用。
