百川智能推出一站式大模型商业化解决方案，助力企业私有化部署

百川智能发布了一站式大模型商业化解决方案，即 1+3 产品矩阵（全链路优质通用训练数据，Baichuan4-Turbo、Baichuan4-Air 两款模型和全链路领域增强工具链）。该方案“工具多、速度快、效果好、成本低”，能够帮助企业以最低成本实现效果最佳的私有化部署。

百川智能称，该方案支持企业将专有数据与百川智能自用的全链路优质训练数据混合，对 Baichuan4-Turbo、Baichuan4-Air 两款模型进行调优和增强，实现了 96%多场景可用率。尽管大模型具备良好的泛化能力，但由于每个企业都有自身独特的专业知识和应用场景，直接应用通用模型无法达到理想效果，必须对模型进行定制化优化使其适应特定领域和场景需求，而优化后模型在多场景下的可用率是评估其价值的关键标准。

此前行业的主流做法是将企业专有数据和通用数据混合定向调优、增强通用模型，但受限于诸多因素，企业很难获得与原模型高度匹配的通用训练数据，因此即便经过调优，模型也有很大概率会失去通用性，变成无法应对多个场景的专用模型。百川智能称，为解决这一关键难题，将自用的优质预训练数据、SFT 微调数据、强化学习中的通用训练数据，以及自研的超参自动化搜索和调优技术、数据动态自适应配比技术等统一封装，打造了一套全链路优质通用训练数据方案。

由于 Baichuan4-Turbo、Baichuan4-Air 均为百川智能自研，所以这些优质通用训练数据与两者的数据分布高度一致，结合超参动态搜索和自适应配比等算法，与企业私有数据混合微调，提升两个模型多场景下的可用率，在金融、教育、医疗等场景下的专业细分任务平均可用率高达 96%。

成本是影响企业应用大模型的另一个重要因素，不同场景阶段，企业对模型性能和成本的要求各不相同。为更好满足行业用户的多样化需求，百川智能对两个模型进行了差异化定位。具体而言，Baichuan4-Turbo 的文本生成、知识问答、多语言处理等核心能力相比 Baichuan 4 均有提升，只需 2 卡 4090 的算力即可完成部署，在 GPT—4o 同档位效果的模型中部署成本最低，非常适合企业探索复杂场景。而 Baichuan4-Air 则更适用于已经验证过的较大规模流量的场景，其效果与 Baichuan 4 基本持平，但推理成本行业低，仅为 Baichuan 4 的 1%，百万 Token 只需 0.98 元。

百川智能称，两款模型的响应速度也均提升，相比 Baichuan 4，Baichuan4-Turbo 首 Token 速度提升 51%、Token 流速提升 73%；Baichuan4-Air 的首 Token 速度提升 77%、Token 流速提升 93%。

作为百川智能的首个 MoE（Mixture of Experts）模型，Baichuan4-Air 推出了 PRI（Pyramid、Residual、Interval）架构。与标准的 MoE 架构相比，Baichuan4-Air 保持了 MLP（多层感知机）和 Attention（注意力机制）的内部结构不变，仅对混合专家 MLP 层的配置方式进行优化，通过合理配置专家数量和激活策略，能够更好地平衡计算负载，减少计算量，提高推理速度。

企业在部署模型过程中还面临着专业算法人才稀缺，模型调优技术门槛高等阻碍。面向这些痛点，百川智能称，其打造了简单易用的全链路领域增强工具链。该工具链集成了数据抓取、数据清洗、数据增强、模型训练、模型评测、模型压缩和模型部署等诸多工具，企业可以根据自身需求自由选择相应工具，对模型进行加密部署和训练。

百川智能还通过大量适配工作解决了不同硬件的适配问题，目前能够高效适配英伟达 4090/A/H 系列、华为昇腾、寒武纪、高通、MTK、天数等多种主流芯片。

百川智能称，目前已经服务了数千家客户，包括北电数智、完美世界游戏、爱奇艺、360 集团、生学教育、爱学堂等各行业的企业，并且与信雅达、用友、软通动力、新致软件、达观数据、华胜天成等多家行业生态伙伴，以及华为、中科曙光等硬件厂商，中国移动、中国电信、中国联通等运营商达成合作，携手构建百川大模型生态。