近日，世纪开元智印互联科技集团股份有限公司（下称世纪开元）发布信息，其人工智能研发团队发布的14B参数大语言模型（li-14Bb-v0.4），在全球知名人工智能社区“Hugging Face”的权威开源大语言模型榜单“Open LLM Leader board”中取得了优异成绩，不仅在15B参数级别的模型中力压群雄夺得第1名，更在该榜单中跻身全球综合排名前50名。

这个榜单够权威吗？

对于不太熟悉AI领域的读者，可能会有疑惑：这个“Open LLM Leaderboard”究竟是什么榜单？为何在这个平台上获得高排名如此重要？

Hugging Face：全球最大的AI开源社区

首先，我们需要了解发布这一榜单的平台——Hugging Face。作为全球最大的AI开源社区，Hugging Face收录了超过32万个开源模型和5万个公开数据集，涵盖自然语言处理、计算机视觉、音频处理等多个AI领域。

形象地说，如果一个AI模型、产品是一道美味的“菜肴”，那Hugging Face就是全球最大的机器学习模型和数据集“超市”，供全球的AI开发者挑选“烹饪”所需的“食材”。

Hugging Face的影响力不仅在于完整的AI生态，更在于其倡导的开源精神和协作文化，各大科技公司如Meta（脸书母公司）、谷歌、微软等都选择在这里发布自己的开源模型，Hugging Face也逐步形成了连接开发者、研究者和企业的协作系统。举个例子，一位开发者如果有新的创意想转化为应用，他在Hugging Face上就可以直接调用预训练模型，无需从头开始研发，大大降低了AI应用的开发门槛，能节省90%以上的开发时间。

换言之，Hugging Face这个“超市”不仅提供各类“食材”，还提供“半成品”与“预制菜”，更有宽敞明亮的大型“厨房”可供“厨师”们协作烹饪。对普通AI爱好者来说，它降低了探索AI的门槛；对专业开发者而言，它是缩短创意落地时间的“法宝”；对企业而言，它是降低技术投入风险的方案库。

至于权威性，借用一位国内AI行业头部团队负责人的话来表达：“Hugging Face这个域名本身就是行业‘权威性’的认证。”

Open LLM Leaderboard：开源大模型的权威评测排行榜

随着各类开源大语言模型（LLM）的持续发布，Hugging Face这个“超市”中的“商品”越来越多，且经常出现“商家”对“商品”性能的夸大宣传的现象。

为此Hugging Face发布了“Open LLM Leaderboard”（开源大语言模型排行榜），专注于评估开源大语言模型，使用多个公认的学术基准（详见表1），统一在Hugging Face的GPU集群上运行模型并自动评分，让全球AI开发者更容易筛选出真正具有技术优势的模型，从而找到自己想要的“对版商品”。

由于“Open LLM Leaderboard”排行榜的评分标准受到业内广泛认可，评测过程透明，结果可复现，且持续吸纳新模型进入，因此被业界誉为评估开源大语言模型能力的“黄金标尺”。

世纪开元发布的大模型到底什么水平？

根据“Open LLM Leaderboard”排行榜的评测数据，世纪开元此次发布的大语言模型（li-14b-v0.4）综合评分（Avg）高达43.66分，位居15B参数级别榜首，全球综合排名第50名。截至发稿，综合排名榜首的模型综合评分为（Avg）52.08分，但参数量来到了78B，约为世纪开元发布模型参数量的5.6倍。

我们来做一个更直观的对比（见表2）。阿里千问系列模型（钉钉APP已经接入），作为已经推向市场的成熟AI应用，相信部分读者并不陌生，对其辅助工作的能力也有所认知。查阅Hugging face上的公开信息，世纪开元此次发布的大语言模型是一个精心设计的混合模型（Merge Model），开发基础正是阿里千问14B系列模型，但性能已实现明显超越。

从技术角度来看，世纪开元的研发团队采用了“MergeKit”模型融合方法进行开发，即将多个专精不同领域的模型优势整合在一起，也就是我们上文提到的，AI开发者将“超市”中的多种“食材”烹饪成“菜肴”。组成这道“菜肴”的“食材”包括：

◆深度思考模型（DeepSeek-R1）的逻辑推理能力

◆阿里千问2.5系列模型的文本生成与对话能力

◆经过优化的阿里千问模型（Qwen2.5-Coder）的编程能力

◆数学专精模型和DPO训练优化模型

据世纪开元AI研发团队介绍，该模型专为企业数字化中的相对简单任务而优化，如智能客服系统的语音理解、行政工作中的文档处理等场景，通过融合多个专精不同领域的模型优势，实现了通用模型综合能力的提升。

负责人介绍：“如果为每一个小任务配备Deepseek满血版这样的超大模型，会导致企业数字化成本过于高昂，但以往小尺寸的模型往往表现不佳，本次我们发布的14B模型，在成本、效率和应用效果上取得了较为理想的平衡。”

世纪开元也秉持开源合作精神，已将最新开发的14B模型上传至Hugging Face供全球开发者免费下载，吸引了众多开发者的关注和使用。短短几日，该模型已获近800次下载，业界开发者用行动表明了高度认可。

为何这一突破值得关注？

用一句话概括，本次世纪开元发布14B大语言模型的意义：“把制造业企业应用AI的成本打下来”。用一个词概括的话就是“省钱”。

在当前AI大模型竞争中，动辄上百亿甚至上千亿参数的超大模型占据了大众视野焦点。虽然在同一模型下，大参数（如Deepseek-671B版本）确实能带来更为专业的响应，但同样部署成本也会成倍上涨。

从企业数字化转型的角度来看，尤其是中小企业，许多AI应用场景如：文档处理、知识库查询、智能客服、设计辅助等，并不需要数百亿参数的大模型支持。“小尺寸”模型不仅能满足需求，还能大幅降低部署和运行成本，更适合企业生产环境的实际需要。

接下来，我们结合公开数据来核算一下，一家300人的企业，做AI本地部署应用，使用不同参数的大语言模型，每年投入成本能相差多少？

这里需要投入的成本，可以分为硬件采购、能源支出、运维成本三部分。模型参数越大，意味着需要更专业的GPU支持运算；更多的电力支持硬件运行；更专业的团队进行日常维护。为统一标准，我们选用目前企业接入较多的Deepseek不同尺寸版本进行成本比较。

不难看出，企业部署14B参数“小尺寸”大模型，所需成本仅为3万元-5万元，不足617B“满血版”大模型部署成本的1%，却能够实现超过90%的企业任务覆盖。而世纪开元发布的14B参数大模型，还经过了企业任务流程的专门优化，在不涉及深度推理的情况下，部署成本将位于核算成本区间的低位，且模型本身完全免费开源。

对于印包企业而言，世纪开元用行动证明了，其实无需投入巨额资金购买高端计算设备或支付高昂的API费用，也能将AI应用的能力融入业务流程，助力企业提质增效。世纪开元表示，后续将继续基于自研大语言模型，开发更多印包行业垂直应用，并持续优化模型性能，为印包业生产场景提供定制化、轻量化、专业化的大模型，推动中国制造业的智能化转型升级。