新开普星普大模型：低算力消耗下的智能推理新突破

星普大模型展现卓越性能新开普公司于近期的机构电话交流会上，披露了自研星普大模型的测评情况。该模型运用SFT（监督微调）与RL(强化学习)训练技术，在智能推理方面表现出色，效果与DeepSeek-R1相近，然而算力消耗却只有DeepSeek-R1的二十分之一。

低算力消耗带来的价值星普大模型的突出成果，不仅体现在智能推理能力的提升，更在于其高效的算力消耗表现。这对于企业而言意义重大，部署此类模型时，硬件投资大幅降低。节省的算力预算可用于软件开发及智能应用扩展。

积极参与行业评测 新开普表明，未来会参与行业评测，旨在获取更具权威性的数据支撑，以此进一步证明星普大模型在市场中的竞争力。

满足行业算力需求当下，业内对算力需求不断攀升，企业寻求高效方案时面临硬件投入高昂的难题。新开普的这一成果适时出现，为众多企业提供新选择。在保障使用体验与服务精度的基础上，降低算力硬件投入，有助于提升整体运营效率与经济效益。

推动行业发展总体而言，新开普星普大模型的测试成果，将为行业带来更多创新与竞争元素，助力企业在数字化转型中取得更大突破。随着技术持续进步成熟，未来AI模型应用将愈发广泛，推动各行业智能化发展。