中兴通讯一次性开源11项AI核心成果，助力国产AI生态体系构建

中兴通讯一次性开源11项AI核心技术成果。该公司今天（30日）公布，这批开源AI成果包括6个自研大模型、5个行业数据集，在国家级AI开源开放平台“焕新社区”全面开放。中兴通讯是中国AI“国家队”建设的首批共建单位，此次通过集中开源的11项成果形成“模型-数据-工具”三位一体的技术支撑体系，助力国产AI生态体系构建。

锚定三大攻坚方向助力中国AI

2025世界人工智能大会召开期间，国务院国资委统筹指导、中国移动牵头运营的“焕新社区”正式启动，该平台是中国AI“国家队”建设的核心载体。中兴通讯在“焕新社区”开源的AI成果，涵盖大模型、数据集、训练范式及专业领域测评工具，为“焕新社区”汇集高质量技术资产增添重要一笔。

模型创新、算力优化、场景落地三大领域深度攻坚，持续助力中国AI发展。中兴通讯高级副总裁张万春在“焕新社区”启动仪式上表示，AI开源生态的构建需要“国家队”的协同攻坚，中兴通讯将以技术开源为纽带，努力为中国AI自主可控体系提供全链条支撑。

据了解，“焕新社区”以开源开放、协同创新为核心，通过开放算力集群、共享模型资源、搭建开发社区，降低AI技术应用门槛，旨在整合央企资源、推动AI普惠发展，培育具有国际竞争力的国产人工智能生态。中兴通讯拥有40年通信技术底蕴与AI研发实力，被业界普遍看好成为国产AI生态建设的重要力量。

开源大模型各擅胜场填补创新空白点

中兴通讯此次开源的6个AI大模型各有特点，有的实现AI开发成本降低的全新范式，有的填补全球电信领域函数调用测评的空白。其中，NTele-R1-32B-V1电信大模型广受关注。该模型基于DeepSeek-32B-Distill架构训练，仅用800个精心筛选的样本（含400个数学问题与400个代码任务），就在多项权威测评中实现对行业标杆模型的超越。

数据显示，其在AIME2024测评中得分82.5，超越Qwen3-32B的78.75；在MATH500测试中准确率达95.2%，领先同类模型1-2个百分点。这样的小样本、高效训练能力，无疑为降低AI开发成本提供了全新范式。

中兴通讯AI研发中心负责人介绍，NTele-R1-32B-V1 是从 DeepSeek-32B-Distill训练的，实现了少而精的训练效果。目前该数据集已同步开源，开发者可直接获取用于模型优化。

针对多模态智能领域，中兴通讯开源的7B-Curr-ReFT与3B-Curr-ReFT模型吸引业界聚焦。这两款基于Qwen2.5-VL-Instruct微调的模型，采用独创的Curr-ReFT训练范式，通过“课程强化学习”与“拒绝样本自我改进”机制，让小参数模型展现出媲美大模型的推理能力。Curr-ReFT在这两个模型上的表现均显著超越了原有基线，乃至在多个公开基准测试中超越更大规模的26B（InternVL-26B）和32B（Llava-Next-32B）模型。

实测数据显示，3B-Curr-ReFT在AI2D数学推理测试中准确率达83%，超越26B参数的InternVL-26B；7B版本在MathVista测评中得分92.2%，较基础模型提升33.6个百分点。

“Curr-ReFT的核心是让模型像人类学习一样循序渐进。”中兴技术专家表示，该范式将任务分为二元决策、多项选择、开放式回答三阶段，配合GPT-4-O评分的拒绝采样机制，既突破了小模型的“能力瓶颈墙”，又避免了基础能力退化。这种轻量化方案特别适用于智能终端、边缘计算等资源受限场景。

中兴此次同步开源的5个行业数据集覆盖通信、数学、Code、视觉识别等关键领域，其中TFCE数据集堪称“电信AI百科全书”。

生态协同提速 共筑AI自主可控屏障

值得注意的是。此次中兴集中开源的11项成果，并非孤立存在，而是形成了“模型-数据-工具”三位一体的支撑体系。

在“焕新社区”平台上，开发者可直接调用中兴开源模型，利用配套数据集训练，通过Curr-ReFT工具链优化，快速构建行业解决方案。一站式支持模式有效降低了AI创新门槛。

国资委相关负责人谈到，中兴通讯的参与体现出科技企业对国家AI战略的深度响应。11项核心成果开源既强化了“焕新社区”的技术底座，也为央企间的协同创新提供范本。

据了解，中兴已与多家国产GPU厂商达成合作，推动开源模型与国产芯片的深度适配，目前算力效率较通用方案提升40%。

“开源不是终点，而是协同创新的起点。”张万春表示，中兴将以通信技术为根基，持续贡献“硬核”成果，与中国AI“国家队”共同打造具有全球竞争力的技术生态。

行业分析师指出，这种“国家队+龙头企业”的协同模式，将推动中国AI产业从“技术跟跑”向“生态领跑”跨越，为数字经济高质量发展注入强劲动能。

（受访单位供图）

编辑 吴诗敏 审读 张雪松 二审 桂桐 三审 余晓泽