OpenBMB 是一个致力于降低大模型技术门槛的开源社区，由清华大学自然语言处理实验室、智源研究院等机构联合发起，目标是推动大模型的标准化、普及化和实用化。其核心定位为 “让大模型飞入千家万户”，通过提供高效工具链和预训练模型库，解决大模型在训练、微调、推理和应用中的核心挑战。
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全流程工具链
- BMTrain：大模型训练框架，支持高效分布式训练，相比 DeepSpeed 等工具可节省 90% 的训练成本。
- BMCook：模型压缩工具，通过量化、剪枝、蒸馏等技术，在保持 90% 以上效果的前提下，推理速度提升 10 倍。
- BMInf：低成本推理引擎，单块千元级显卡（如 GTX 1060）即可运行百亿参数模型，显著降低部署门槛。
- OpenPrompt：提示学习模板语言，简化大模型任务适配，支持模块化部署。
- OpenDelta：参数高效微调技术，仅更新少于 5% 的参数即可达到全量微调效果，减少计算资源消耗。
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模型生态
- 开源预训练模型库覆盖 BERT、GPT、T5 等通用架构，以及 CPM、Eurux-8x22B 等自研模型。
- 多模态模型如 MiniCPM-V 2.0 支持 OCR 和跨模态理解，适用于图像、文本混合场景。
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社区协作
- 通过 GitHub、Hugging Face Hub 等平台共享模型、数据集和工具，社区成员超 1500 人，项目累计获 3k + 星标。
- 低成本高效开发：通过工具链优化，显著降低大模型训练、微调及推理的算力需求。
- 灵活性与扩展性：支持多种模型架构和任务场景，适配企业级应用与边缘设备部署。
- 标准化与生态化：制定通用模型许可协议，推动大模型技术的规范化和跨行业协作。
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企业 AI 解决方案
- 支持金融、医疗、教育等领域的定制化模型开发，如智能客服、数据分析等。
- 通过轻量化工具（如 BMInf）实现低资源环境下的实时推理。
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开发者与研究
- 提供预训练模型和工具，加速科研实验与原型开发（如 OpenDelta 用于参数高效微调）。
- 支持多模态任务，如文本生成、图像理解等。
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边缘设备与移动端
- MiniCPM-O 2.6 等模型支持手机端实时多模态交互（如语音、图像识别）。
OpenBMB 通过开源工具链和模型库，显著降低了大模型的开发与应用门槛，成为连接学术研究与产业落地的重要桥梁。其技术创新（如参数高效微调、低成本推理）和社区协作模式，为推动 AI 普惠化提供了关键支撑，未来将在多模态、边缘计算等领域持续拓展。
