依托达索时代算力集群与万卡级异构调度，提供从多元异构芯片、可信数据、模型协同、智能体开发到行业应用的全栈平台——芯片不挑、答案更准、说话更省、响应更快，把 AI 能力真正落进生产。
主流开源与国产大模型开箱即用，统一 API 接入，按需调度到最优芯片——文本对话、代码生成、图像视频创作、语音合成一站可得。
超强推理与通用对话，开源旗舰 MoE 大模型
2350 亿参数旗舰，中文能力标杆
长上下文与工具调用见长
超长上下文智能体模型
国际开源生态旗舰
仓库级代码生成与补全
多语言编程与代码推理
顶级文生图质量与可控性
中文语义理解出色的生图模型
超强推理与通用对话，开源旗舰 MoE 大模型
2350 亿参数旗舰，中文能力标杆
长上下文与工具调用见长
超长上下文智能体模型
国际开源生态旗舰
仓库级代码生成与补全
多语言编程与代码推理
顶级文生图质量与可控性
中文语义理解出色的生图模型
图像编辑与海报级文字渲染
开源文生视频 · 图生视频
影视级视频生成
开源高质量视频生成
拟真语音合成 · 声音克隆
高精度多语言语音识别
端到端语音对话大模型
图文视频理解旗舰
视觉理解与 GUI 智能体
图像编辑与海报级文字渲染
开源文生视频 · 图生视频
影视级视频生成
开源高质量视频生成
拟真语音合成 · 声音克隆
高精度多语言语音识别
端到端语音对话大模型
图文视频理解旗舰
视觉理解与 GUI 智能体
不是堆更多的卡，而是从芯片、模型到智能体层层提效——芯片不挑、答案更准、说话更省、响应更快。四件事叠在一起，同一份业务的算力账单会成倍下降。
存量卡不淘汰、供应不锁死：不同品牌与代际的芯片池化为统一算力，模型无需改动即可跨芯片训练与推理。
与其花大钱调用最贵的旗舰模型，不如让多个开源模型互相辩论、彼此纠错。消费级显卡上跑出的答案，质量反超单个 SOTA 模型。
大模型思考时会产生大量"内心独白"，而这些字全都要按 Token 付费。把思维链压短，答案不变——没有生成的 Token，成本为零。
衡量一套推理系统好不好，不看显卡忙不忙，而看在响应时间达标的前提下，每张卡每秒真正产出了多少可用的答案。
模拟多人辩论与协作，让多个智能体协同完成复杂推理，决策效果显著优于单个 SOTA 模型。
→ 答得更准模型自压缩框架 + 压缩感知混合训练框架，在不损失准确率的前提下缩短思维链。
→ 更省 Token统一优化异构芯片训练与推理全链条，实现训练参数与推理参数的自适应优化。
→ 不挑芯片按行业需求训练新能力，构建不影响精度、极低延迟的端侧多模态大模型。
→ 更快 · 更省Cross-Instance Learning + 独有辩论机制，兼顾多智能体协作的效率与准确性。
→ 答得更准芯片供应不稳、型号分散，是企业上 AI 的第一道坎。我们把不同品牌与代际的算力池化为统一逻辑资源池：任意主流模型自动调度到最优芯片组合上训练与推理，存量卡持续复用，采购不被单一厂商锁死。
打破 NVIDIA / 华为昇腾 / 海光等硬件壁垒，统一抽象层 + 跨平台编译，自动对接 PTX 或 CANN，业务侧无需为换卡改一行代码。
静态分析与动态反馈结合的两阶段代价模型，按每种芯片的实时吞吐动态分配任务量，混合集群不再被最慢的那张卡拖住。
TCCL 异构 AI 芯片统一通信库：AllReduce / AllGather / Broadcast 等原语跨 NCCL、HCCL、OpenMPI 协议统一，协议无关、接近裸金属性能。
训练策略、推理部署与算子级优化打通，跨平台评测、瓶颈归因与反馈回写形成闭环，参数自适应寻优而不是靠人调。
复杂问题上，单个模型容易一条道走到黑。我们让多个大模型像专家组一样并行作答、互相质询与评分，再汇总出最优解——用几张消费级显卡，拿到旗舰模型级别的答案质量。
模拟多人辩论与协作的过程，让多个智能体在复杂推理任务中协同工作，获得比单个 SOTA 模型更优的决策结果；同时把中小模型的性能发挥到极致，在算力受限的场景下尤其适用。
从失败中默默自动学习，找出反复出现的共性问题，自动迭代系统运行参数——智能体上线之后不再是"一次性交付"，而是每跑一轮都在变好。
推理成本是今天大模型最大的一笔开支，而其中很大一部分花在了模型冗长的"内心独白"上。MiniCoT 把思维链压缩到原来的 1/3–1/4，准确率保持不变——没有生成的 Token，成本为零。这是唯一能绕过算力优化、直接把账单砍掉的杠杆。
推理成本大幅下降的同时推理速度显著提升——同一个问题，模型少绕弯路直接给结论。
① 模型自压缩框架：让模型学会自己判断"这一步该不该想"；② 压缩感知混合训练框架：训练阶段就把简洁推理的习惯固化进权重。
PPO 强化学习统一指挥剪枝率与量化位宽，逐层精度自适应；硬件感知联合压缩实现 75%+ 压缩率、1.5× 加速，精度损失控制在 1% 以内。
按行业需求定制、不影响精度的低延迟端侧多模态大模型，常见请求在本地解决，中心算力只处理真正需要它的任务。
| 基准 | 原模型 准确率 / Token | MiniCoT 准确率 / Token | Token 降幅 |
|---|---|---|---|
| GSM8K | 91.8 / 1,750 | 92.0 / 520 | -70% |
| MATH500 | 92.8 / 4,300 | 93.1 / 2,250 | -48% |
| AMC23 | 82.5 / 6,400 | 82.7 / 3,500 | -45% |
| AIME24 | 54.0 / 11,800 | 53.8 / 7,700 | -35% |
面向大规模异构 GPU 集群的模型服务与推理优化：供应商提供规模化算力，我们提供模型服务与推理优化，通过联合 Benchmark 把机器能力转化为可度量、可分级、可销售的 Token 产品。
它不是一句"我们很快"，而是一组能被考核的数字：首字多久蹦出来（TTFT）、之后每秒吐多少字（TPOT）、多大比例的请求做到了（成功率）。写成合同里的一行，就是双方共同的验收标准。
客户侧始终是统一的 API 与同一条 SLO 线；底层则依据硬件画像自动切换引擎、精度、并行与调度策略——不同品牌的卡各自跑到最好，业务侧感受不到差别。
达标的输出才计入产能。跑满显卡却让 20% 的用户等了两秒——在这套口径里不算业绩。
浏览并对比持续扩充的模型库——文本、代码、推理、图像到视频，按量计费、即接即用。
轻量旗舰，通用对话与日常调用的高性价比首选。
百万级上下文，超长文档理解与检索增强。
1M 上下文与均衡成本，企业 RAG 常用。
面向企业级推理与智能体的 NVIDIA 开源旗舰。
工具调用与结构化输出见长，智能体常用底座。
仓库级代码生成与智能体执行，研发提效首选。
国际开源生态标杆，输入输出同价，成本可预期。
强推理旗舰，数学、科研与高价值决策类任务。
超大参数旗舰，中文能力与复杂推理天花板。
顶配智能体模型，超长上下文与多步自主任务。
爆款图像生成与编辑，人物一致性表现出色。
高质量文生视频 · 图生视频，影视级动态表现。
五层平台高度协同，构成从国产异构算力到行业智能体的完整闭环——每一层都可独立交付，也可整体落地。
MixStack 异构混合训练与算力编排框架 + PowerHub 训推统一优化：打破硬件孤岛、统一资源池化，跨 NVIDIA、昇腾、海光等芯片实现混合调度与训练，感知－决策－执行－反馈闭环持续寻优。
可信数据空间、高质量数据集构建平台、大模型训推数据湖仓与天玑隐私计算平台，支撑国家关键基础设施级的数据流通与治理。
多智能体对抗（MAD）技术让多个开源模型组合协同：4 个国产开源模型的组合在数学推理等基准上超越国际 SOTA 闭源模型，被《麻省理工科技评论》专题报道。
主 Agent 统一指挥、子 Agent 并行池执行的多智能体架构，配合企业级智能体中台：访问控制 + AutoConnect 业务系统连接器，实现对企业既有 IT 资产的安全集成与 AI 增强。
高度可定制、可订阅的通用智能体平台：30 类企业智能体深入能源、通信、化工等高壁垒行业，服务多家世界 500 强与行业龙头。
模型上线后快速形成可售 API，24–72 小时 API 可用，3–7 个工作日性能化上线。
同等硬件基线下提升 SLO Goodput，产出更多有效 Token。
按 SLO 分级与计量，支撑差异化定价与精细化运营。
服务多家世界 500 强与行业龙头企业，从央企一线生产系统到科学计算前沿。