这是一套“工具丰富、响应快速、效果显著、成本低廉”的一站式解决方案，它包含了全链路优质通用训练数据，Baichuan4-Turbo和Baichuan4-Air两款模型，以及全链路领域增强工具链。该方案能够帮助企业以最低的成本实现效果最佳的私有化部署。
企业多元场景可用率高达96%，位居行业首位
众所周知，尽管大模型具备良好的泛化能力，但由于每个企业都有自身独特的专业知识和应用场景，直接应用通用模型无法达到理想效果，必须对模型进行定制化优化使其适应特定领域和场景需求，而优化后模型在多场景下的可用率是评估其价值的关键标准。
此前行业的主流做法是将企业专有数据和通用数据混合定向调优、增强通用模型。但受限于诸多因素，企业很难获得与原模型高度匹配的通用训练数据，因此即便经过调优，模型也有很大概率会失去通用性，变成无法应对多个场景的专用模型。
为解决这一关键难题，我们将自用的优质预训练数据、SFT微调数据、强化学习中的通用训练数据，以及自研的超参自动化搜索和调优技术、数据动态自适应配比技术等统一封装，打造了一套全链路优质通用训练数据方案。
由于Baichuan4-Turbo、Baichuan4-Air 都是我们自研的模型，所以这些优质通用训练数据与两款模型的数据分布高度一致，在此基础上，再结合超参动态搜索和自适应配比等算法，与企业私有数据混合微调，两个模型多场景下的可用率得到了极大提升，在金融、教育、医疗等场景下的专业细分任务的平均可用率高达 96%，位居行业首位。
Baichuan4-Turbo部署成本、Baichuan4-Air推理成本均为行业同梯队最低
除了效果之外，企业在应用大模型的过程中考虑的另一个重要因素便是成本，其中既有部署成本，又有推理成本。并且不同场景阶段，企业对模型性能和成本的要求各不相同。为更好满足行业用户的多样化需求，我们对两个模型进行了差异化定位。
文本生成、知识问答、多语言处理、数据分聚类等核心能力均有显著提升，其中信息摘要总结能力大幅提升了50%；
只需2卡4090的算力即可完成部署；
推理成本只有Baichuan 4的15%；
相较Baichuan 4首Token速度提升51%、Token流速提升73%；
效果与Baichuan 4基本持平；
推理成本仅为Baichuan 4的1%;
百万Token只需0.98元；
相较Baichuan 4首Token速度提升77%、Token流速提升93%；
值得一提的是，Baichuan4-Air 是我们的首个MoE（Mixture of Experts）模型，它首创了PRI（Pyramid、Residual、Interval）架构。
与标准的MoE架构相比，Baichuan4-Air保持了MLP（多层感知机）和Attention（注意力机制）的内部结构不变，仅对混合专家MLP层的配置方式进行优化，通过合理配置专家数量和激活策略，能够更好地平衡计算负载，减少计算量，提高推理速度。
在相同训练数据下，Baichuan4-Air不仅时效率更高，性能也大幅领先于GPT4-style、Mixtral-style结构的MoE模型。
Baichuan4-Air的时效率对比测试效果图
