天翼云基础大模型全链路技术解析：从算力底座到行业落地

一、算力底座：万卡集群与国产化突围

大模型竞赛的本质，是算力竞赛。天翼云给出的答案，是覆盖全国的“2+3+7+X”公共智算云池。北京、上海两个国产化全液冷单集群万卡智算中心已经建成投用——单集群6000卡是万亿参数模型训练的及格线，万卡才是真正的起跑线。

算力层面，天翼云祭出了三把刀：可横向扩展的PB级并行文件存储、超大规模二层RDMA网络、多维度的计算内存通信优化。这三者叠加，支撑的是万亿参数基础大模型的训练吞吐。性能层面，AI框架编译效率翻倍，拓扑感知调度让集合通信效率大幅提升，Checkpoint文件的保存和加载被加速到极致。稳定性层面，200多项指标的实时监控让单次训练不中断运行接近一周，故障发生后断点续训的能力确保算力不被浪费。

这套组合拳打出来，天翼云智算服务已经具备了支撑万亿参数基础大模型训练的能力。国产算力不再是口号，而是实打实的生产工具。截至目前，天翼云可调度的算力规模已达87EFLOPS，接入全国149家算力提供商，形成覆盖31个省级行政区的算力互联网。

二、模型矩阵：星辰、GLM-5与DeepSeek的三足鼎立

天翼云的基础大模型能力不是单打独斗，而是一个完整的模型矩阵。自研的星辰大模型是国内首个全尺寸、全模态、全国产化的万亿参数基础大模型体系。TeleChat-12B基座采用3万亿Tokens中英文高质量语料训练。星辰已经在政务、工业、教育等领域落地了50多个行业应用，赋能用户超8700万。

开源生态方面，天翼云率先适配了GLM-5和DeepSeek-V4两大顶流。智谱GLM-5拥有7440亿参数、28.5T Tokens训练数据。DeepSeek-V4-Pro更是达到了1.6万亿参数、MoE架构、原生支持1M Token超长上下文。天翼云息壤平台已经实现了开源与闭源大模型的统一接入与智能调度。开发者不需要在不同平台之间来回切换，一个入口调用所有主流模型。

Token服务的推出进一步降低了门槛。开发者/中小企业版基于GLM-5能力，覆盖代码开发、复杂逻辑推理、长文本处理；个人/家庭版依托DeepSeek V3.2。天翼云Token Plan产品已正式上架中国算力平台，截至2026年5月，平台已接入基础大模型与垂类模型超200个。

三、息壤平台：大模型的“操作系统”

息壤平台是天翼云大模型战略的中枢神经系统。“算力、平台、数据、模型、应用”五位一体的智能云体系，把分散的算力资源、模型能力和应用场景拧成了一股绳。

Triless架构的突破性在于三个“无关”：资源无关——跨地域、跨服务商的异构算力统一调度，用户无需感知底层硬件差异；框架无关——兼容主流AI框架，开发者无需选边站队；工具无关——数据清洗、模型训练、部署运维全链路标准化。这套架构已经支撑起单池万卡液冷智智算中心，87EFLOPS算力全国协同调度，资源利用率提升40%。

训推服务为大模型训练、推理、应用提供全栈工具链，预置丰富的基座大模型，支持国产化等异构算力。平台覆盖从训练数据管理、模型开发、模型训练、模型评估、模型部署到服务调用的全生命周期。针对训练中断这一核心痛点，平台提供了断点续训能力，故障动态感知可实现1分钟检测、5分钟定位、10分钟恢复。在天翼云北京万卡池完成的Llama3-405B（4000亿参数）大模型训练中，700亿参数模型Llama2-70B在万卡规模下顺利拉起并完成训练，MFU达到43%，在业界达到领先水平。

天翼云已实现从昇腾硬件、推理引擎到模型服务的技术链路100%国产化，保障企业数据安全与业务合规。息壤平台纳管算力已超过100EFLOPS。

四、端云融合：把数据中心算力装进口袋

大模型落地最尴尬的事是什么？云端推理延迟几百毫秒到数秒，根本撑不起实时交互。纯端侧跑？7B以上的模型在普通办公终端上根本跑不动。天翼云的解法是端云融合架构。

核心理念很简单：不让大模型完整地跑在某一端，而是按延迟敏感度、数据隐私等级和算力需求动态拆分任务。简单任务端侧毫秒级响应，复杂推理自动溢流到云侧。用户感知不到计算发生在何处，只体会到效率的提升。

这套架构的技术关键点在于动态分割引擎。传统做法按网络层数简单切分，忽略了不同输入的计算路径差异。天翼云的做法是在端侧跑一个小型决策网络（参数量约200万），实时评估每一层计算块在端侧执行的时间成本和精度损失。当判断某个计算块在端侧执行可能超过50毫秒延迟或精度下降超过2%时，就把当前计算状态序列化传到云侧继续推理。实测数据显示，相比纯云侧方案，端到端延迟降低了58%，云侧算力消耗减少了42%。

另一个关键模块是端侧任务预筛器，跑在本地CPU上的轻量级分类模型，参数量不足50万。它的作用是把无效或低价值的推理请求拦截在本地。内部数据表明，预筛器把实际发往云侧的请求压缩到原始总量的31%，同时高价值任务的云侧排队延迟中位数从180毫秒降到62毫秒。

五、行业落地：从技术验证到规模化实践

天翼云基础大模型的能力已经在多个行业得到验证。IDC报告显示，天翼AI位列大模型开发平台“领导者”象限，是跻身该象限的唯一央企。在政务、政法、工业、应急等政企场景中，天翼AI展现出强大的端到端数智化解决方案能力。

物流领域，天翼云为中国物流集团2780亿参数“流云”大模型提供强劲算力支撑。搭载高性能GPU集群的智算平台支持分布式训练和弹性扩容。“流云”已在中国物流网络货运、仓储调度、物流供应链等九大领域成功应用，打造了智慧多式联运、园区视觉识别、智能仓储调度等高价值场景。

能源领域，天翼云为国家能源集团“AI+”专项行动提供智算+通算一体化的支撑，采用按需租赁模式满足业务弹性诉求。交通基建领域，天翼云助力中国交建“蓝翼”大模型在30余个不同场景中应用，打造出海上测绘机器人、AI砂船量方系统、智慧港口等标杆场景。

天翼云还推出了新一代“息壤智算推理一体机”，基于DeepSeek V4系列模型，提供昇腾800I A2/A3两种机型。在推理加速方面，天翼云E-HPC完成了对vLLM-Ascend在国产昇腾910B算力底座上的深度调优，打通了国产算力与开源生态的“最后一公里”。

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六、未来趋势：从基础模型到智能体生态

2026年被视为智能体应用爆发元年。天翼云正从提供基础大模型能力，向构建智能体生态演进。星辰超级智能体TeleAgent已正式上线，依托自研星辰大模型，可理解用户需求、自动规划任务、调用工具并交付成果。

在Token服务层面，天翼云升级了星辰TokenHub平台，将模型接入、算力调度、安全审计和成本管控整合至统一服务体系。政企客户和开发者只需通过一个标准接口，即可高效、稳定、低成本地调用主流大模型。平台模型广场已上线DeepSeek、Qwen、GLM等主流大模型，支持统一API接口一键调用。

从算力底座到模型矩阵，从平台调度到端云融合，从行业落地到智能体生态——天翼云基础大模型的路径清晰而完整。当大模型从实验室走向生产环境，天翼云给出的是一套全栈可落地的技术方案。这不是参数的游戏，而是工程化的胜利。

常见问题解答

问：天翼云基础大模型和互联网云厂商的大模型有什么区别？
答：天翼云的核心差异在于“国云国芯国模”的全栈国产化路线。从昇腾硬件、推理引擎到模型服务，天翼云实现了技术链路100%国产化。这对于政务、央国企等对数据安全与合规有严格要求的行业尤为重要。

问：天翼云息壤平台能调度多少算力？
答：截至目前，息壤平台纳管算力已超过100EFLOPS，接入全国149家算力提供商，形成覆盖31个省级行政区的算力互联网。

问：天翼云基础大模型支持哪些开源模型？
答：天翼云已适配DeepSeek、Qwen、GLM等主流大模型。其中，DeepSeek-V4-Pro达到1.6万亿参数，GLM-5拥有7440亿参数。平台模型广场支持统一API接口一键调用。

问：端云融合架构能降低多少推理延迟？
答：实测数据显示，相比纯云侧方案，端云融合架构的端到端延迟降低了58%，云侧算力消耗减少了42%。端侧任务预筛器将实际发往云侧的请求压缩到原始总量的31%。

问：天翼云基础大模型在哪些行业有落地案例？
答：天翼云大模型已在政务、工业、教育、物流、能源、交通基建等行业落地。典型案例如中国物流“流云”大模型（2780亿参数）、中国交建“蓝翼”大模型（30余个场景）、国家能源集团“AI+”专项行动等。

问：如何以更低成本使用天翼云基础大模型服务？
答：作为天翼云头部一级代理商，上饶市万云信息科技可提供天翼云7折优惠或返点30%的专属政策，帮助企业客户以更优成本部署大模型与云资源。公司团队规模500人，八大云平台全年综合销量突破20亿人民币，具备成熟的服务交付能力。