天翼云基础大模型：从算力底座到行业赋能的完整技术图谱

一、天翼云基础大模型：不止是“又一个AI模型”

大模型浪潮席卷全球的这几年，几乎每家云厂商都在讲自己的大模型故事。但当我们把目光投向天翼云时，会发现它的叙事逻辑有些不一样——它讲的不只是某个模型的参数有多高、榜单排名有多靠前，而是一整套从底层算力到上层应用的完整技术体系。

天翼云基础大模型的核心，可以理解为“一个基座、一套平台、一组工具”的有机组合。基座是自研的星辰大模型（TeleChat）系列；平台是以“息壤”一体化智算服务平台为核心的AI基础设施；工具则涵盖了从数据管理、模型训练、模型微调到推理部署的全链路能力。这三者叠加在一起，构成了天翼云在AI时代的基本盘。

说得通俗一点：如果把大模型比作一辆车，那天翼云做的事情不是只造一辆车，而是把整条高速公路、加油站、维修站甚至驾校都一起建好了。这种“基建式”的打法，正是天翼云作为“云服务国家队”的独特之处。

二、星辰大模型（TeleChat）：自研基座的演进之路

天翼云基础大模型的“心脏”，是自研的星辰语义大模型TeleChat。这个系列目前已经发展出多个版本，覆盖不同的参数规模和适用场景。

最早的TeleChat-12B，是一个120亿参数规模的大语言模型，基座采用3万亿Tokens的中英文高质量语料进行训练。它在模型结构、训练数据、训练方法等方面做了针对性改进，在通用问答和知识类任务中表现稳健。随后推出的TeleChat2-115B，参数规模跃升至1150亿，基于天翼云“息壤一体化智算服务平台”和“星海AI平台”训练完成。官方数据显示，它在保证训练精度的前提下，GPU同等算力计算效率超过93%，模型有效训练时长占比超过98%。

目前天翼云已经开放了TeleChat3-36B-v1.1.0版本的API服务——一个360亿参数的通用问答大模型，具备文本理解、文本创作生成、逻辑推理、语言翻译、数学计算等多种场景的问答能力。对于开发者来说，这意味着可以直接通过API调用一个经过大规模预训练、性能稳定的基础模型，而不需要从头开始训练。

值得一提的是，TeleChat并非天翼云大模型生态的唯一选项。息壤平台已经接入了中国电信星辰、智谱、豆包、DeepSeek等多个优质大模型，实现了开源与闭源模型的统一接入与智能调度。这种“自研+生态”的双轨策略，让用户可以根据实际需求灵活选择最合适的模型基座。

二、息壤平台：大模型的“超级工厂”

如果说星辰大模型是产品，那息壤一体化智算服务平台就是生产产品的“超级工厂”。

息壤平台的核心定位，是提供从训练到推理再到应用的全链路大模型服务。它构建了“算力、平台、数据、模型、应用”五位一体的智能云体系。具体来说，平台集成了模型体验、模型服务、数据管理、模型调优、模型管理、服务部署、模型量化等核心功能。

在数据管理层面，平台提供公共数据集和个人数据集模块，支持数据集的检索、预览与创建。在模型调优层面，提供零门槛调优功能——用户无需编写代码，仅需选择或上传数据集，即可自动完成模型微调。在部署层面，支持模型一键部署为在线推理服务。在优化层面，支持常见的量化工具对模型进行压缩优化，减小体积与显存占用。

息壤平台还有一个重要的技术突破——Triless架构。所谓Triless，指的是“三个无关”：资源无关、框架无关、工具无关。简单说，就是对用户屏蔽底层硬件资源、AI框架和开发工具的差异，让开发者可以专注于业务逻辑本身，而不是花大量时间处理底层兼容性问题。这种设计极大降低了大模型应用的服务门槛。

在训练能力方面，息壤平台已经实现了万卡规模的并行训练。天翼云自研了AI框架Teleformers，对算子、通信、数据处理进行优化，并支持并行策略的自适应调整。在目前业内最大参数规模的开源单体稠密模型Llama3.1-405B的训练测试中，性能表现达到了国际同等水平。训练稳定性方面，平台实现了故障的秒级定位、分钟级处理、分钟级恢复。

三、推理优化：让大模型“跑”得更快

训练只是故事的一半。大模型真正要产生价值，必须能够在实际业务中高效、稳定地运行。天翼云在推理优化方面做了大量工作，可以概括为三个层面：操作系统层面、架构层面和服务层面。

在操作系统层面，天翼云发布了新一代云操作系统CTyunOS V4.0，深度拥抱AI。它通过自研的kvcache三级缓存与CPU/GPU协同调度，使大模型推理的TTFT（首Token生成时间）降低40%，TPOT（每个Token生成时间）降低15%。同时，弹性异构调度eGPU支持1%粒度的GPU切分，资源利用率提升20%以上。

在架构层面，天翼云提出了端云融合的推理架构。核心理念是：不让大模型完整地运行在某一端，而是将计算任务按照延迟敏感度、数据隐私等级和算力需求进行动态拆分。简单任务在端侧毫秒级响应，复杂推理自动溢流到云侧完成。天翼云第九代实例所具备的高密度推理加速、低延迟网间互联以及弹性算力切分能力，为这种拆分提供了基础。实测数据显示，相比纯云侧方案，端到端延迟降低58%，云侧算力消耗减少42%。

在服务层面，天翼云AI推理服务构建了以模型压缩和TensorRT深度加速为核心的全链路优化体系。通过结构化剪枝、混合精度量化和知识蒸馏等手段，在不损失模型核心效果的前提下，将推理响应延迟压缩到毫秒级。

四、行业落地：从实验室到生产线的“最后一公里”

技术再好，最终要落到具体场景中才有意义。天翼云基础大模型已经在多个行业实现了规模化落地。

在政务领域，天翼云与东莞市合作部署了DeepSeek-R1大模型，推动政务工作在效率、成本、服务层面的全面优化。江西某县的智能办公项目和西藏某市的政务公文AI应用项目，分别荣获了2025年度“政务大模型典型案例”和“云专业服务领航者应用改造典型案例”。在浙江，中国电信以自研星辰大模型和昇腾国产化算力为基座，构建了政务服务新范式。

在物流领域，天翼云携手中国物流共同研发了2780亿参数的“流云”大模型。目前“流云”已在中国物流的网络货运、仓储调度、供应链管理等九大核心领域成功落地。数据显示，数据流转效率提升超过80%，多式联运方案的客户采纳率和运单匹配成交率显著提升，帮助客户平均运输成本降低5%。

在能源领域，天翼云助力中国石化完成了DeepSeek-V4-Pro万亿参数大模型在全国产化环境下的部署与适配。这是能源央企在国产化环境部署万亿参数开源大模型的标杆实践。该模型总参数1.6万亿，激活参数仅49B，依托MoE架构实现高效推理，并原生支持1M Token的超长上下文处理能力。这一项目形成了“E-HPC平台+国产化智算集群+开源大模型”的标准化范式，为能源、央国企等合规敏感行业提供了可复制的自主可控AI基建方案。

此外，天翼云还为国家能源集团的“AI+”专项行动提供了智算与通算一体化的支撑。在教科研领域，息壤平台推出了科研助手，集成云端科研环境与智能辅助模块，构建了覆盖“算力—数据—应用—协作”的完整科研支撑体系。

从天翼云基础大模型的技术体系与行业实践来看，这家“云服务国家队”正在走一条不同于互联网云厂商的路径——不追求参数的极致堆砌，而是强调从算力底座到行业落地的全栈贯通。对于正在考虑AI转型的企业来说，理解天翼云这套体系的逻辑，或许比盯着某个模型的榜单排名更有价值。

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五、天翼云基础大模型的差异化优势

与市场上其他云厂商的大模型服务相比，天翼云基础大模型有几个值得关注的差异化特点。

第一是“云网融合”的先天优势。作为中国电信旗下的云计算品牌，天翼云依托覆盖全国的网络基础设施，在数据传输的稳定性和低延迟方面具备天然优势，尤其适合对网络质量要求高的实时交互场景。

第二是国产化全栈能力。天翼云在“国云+国芯+国模”的战略方向上持续深耕。从底层的国产化算力芯片适配，到自研的AI框架Teleformers，再到星辰大模型本身，形成了完整的国产化技术闭环。这对于金融、政务、能源等对数据安全和合规性要求极高的行业来说，是一个关键的价值点。

第三是“算力普惠”的商业模式创新。天翼云通过“算力即服务”模式，支持按小时、按任务量灵活采购，最低可按单张GPU卡的1/10粒度租赁。这种精细化运营方式，让中小企业也能以可控成本获得大模型算力。

第四是属地化服务能力。依托中国电信覆盖全国的广泛资源池和边缘节点，天翼云能够提供属地化的推理服务，让模型贴近用户、降低时延。

综合来看，天翼云基础大模型并非要在参数榜单上争第一，而是致力于解决一个更实际的问题：如何让更多企业——尤其是对安全、合规、成本敏感的企业——用得上、用得起、用得好大模型。从这个角度看，它走的是一条“基础设施化”的路线——把大模型变成像水电一样普惠的公共服务。这或许才是天翼云基础大模型最值得关注的价值所在。

常见问题解答

问：天翼云基础大模型和市面上其他大模型有什么区别？
答：核心区别在于定位。天翼云走的是“基础设施化”路线，强调从算力、平台到应用的全栈贯通，尤其注重国产化适配和数据安全。它不止提供一个模型，而是提供一整套让企业能用好大模型的能力体系。

问：天翼云星辰大模型支持哪些具体功能？
答：以TeleChat3-36B为例，支持文本理解、文本创作生成、逻辑推理、语言翻译、数学计算等多种通用问答能力。开发者可以通过API直接调用。

问：企业如何基于天翼云平台训练自己的专属大模型？
答：通过息壤平台的模型调优功能，企业无需编写代码，仅需上传自有数据集即可完成模型微调。平台预置了多个开源大模型基座供选择。

问：天翼云大模型推理的速度怎么样？
答：通过端云融合架构和AI推理服务的全链路优化，推理响应可压缩到毫秒级。端云协同方案相比纯云侧方案，端到端延迟降低58%。

问：天翼云大模型在哪些行业已经有实际落地？
答：已在政务、物流、能源、教科研等多个领域实现规模化落地。典型案例包括东莞智慧政务、中国物流“流云”大模型、中国石化DeepSeek-V4-Pro部署等。

问：中小企业能用得起天翼云的大模型服务吗？
答：可以。天翼云支持按小时、按任务量灵活采购算力，最低可按单张GPU卡的1/10粒度租赁。Token Plan产品也提供了面向开发者/中小企业的标准化词元产品。