OpenCSG（开放传神）是一个致力于打造Hybrid Huggingface+开源社区的平台，旨在通过大语言模型赋能开发者，其核心平台CSGHub是开源的大模型资产管理平台，支持模型、数据集等资产的全生命周期管理。平台汇聚了11万+模型，包括自研的csg-wukong-1B（1B参数、3G内存可部署）、多模态模型Qwen2.5-Omni-7B（支持文本、图像、音频、视频多模态实时交互）、推理模型QwQ-32B（325亿参数、13万token上下文）以及DeepSeek-R1/R1-Zero（强化学习推理）、DeepSeek-V3（6710亿参数混合专家模型）等。此外，平台提供StarShip开发工具（支持大模型全周期开发）、云计算资源（30+供应商、8000P+算力）及一键推理、微调等服务，并与中国移动、南方科技大学等企业和机构合作，构建开源生态。
## **社区定位**
- 打造Hybrid Huggingface+开源社区
- 使命：通过大语言模型赋能开发者
## **核心功能**
- CSGHub：开源大模型资产管理平台，管理模型、数据集、代码等资产
- 模型中心：存储、管理、发现、共享11万+模型
- 开发工具：StarShip支持大模型全周期开发
- 云计算资源：30+供应商、8000P+算力，提供一键推理、微调等服务
## **主要模型**
- csg-wukong-1B：自研预训练通用语言模型，1B参数，3G内存可部署
- Qwen2.5-Omni-7B：多模态模型，支持文本、图像、音频、视频，流式生成
- DeepSeek-R1/R1-Zero：强化学习推理模型，性能与OpenAI-o1相当
- DeepSeek-V3：6710亿参数混合专家模型，优于其他开源模型
- QwQ-32B：推理模型，325亿参数，13万token上下文
## **开发工具**
- StarShip：支持大模型全周期开发
- CSGHub SDK：Python客户端，与CSGHub服务器交互
- llm-inference：模型部署平台，提供UI、RESTful API等
- StarCloud：大模型作业调度平台，基于Slurm引擎
## **云计算资源**
- 30+供应商
- 8000P+算力
- 服务：一键推理、微调、应用原型托管
## **合作伙伴**
- 企业：中国移动、UNOVARTIS、SK hynix等
- 高校/机构：南方科技大学、中国信通院等
一、平台概述
OpenCSG（开放传神）是一个聚焦于大语言模型的Hybrid Huggingface+开源社区，核心目标是通过开源生态赋能开发者，降低大模型使用门槛。平台拥有CSGHub开源大模型资产管理平台，支持模型、数据集、代码等资产的全生命周期管理，并提供开发工具、云计算资源及生态合作服务。
二、核心功能
- CSGHub模型中心
托管110964个模型，支持模型存储、管理、发现与共享，用户可自建模型仓库，实现模型文件的上传、下载和管理。 - 开发工具链
- StarShip：支持大模型全周期开发，涵盖训练、微调、部署、测试等环节。
- CSGHub SDK：Python客户端，用于与CSGHub服务器交互，实现自动化任务和数据管理。
- llm-inference：模型部署平台，提供UI界面、RESTful API、自动扩缩容、算力管理及监控功能。
- StarCloud：基于Slurm引擎的大模型作业调度平台，支持GPU资源管理。
- 云计算资源
- 覆盖30+算力供应商，提供8000P+算力资源，支持多种计算类型（如1+N混合架构）。
- 服务包括：一键推理服务（简化部署）、一键微调（支持特定数据集训练）、应用原型托管（快速构建应用原型）。
三、主要模型列表
| 模型名称 | 参数规模 | 核心特点 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| csg-wukong-1B | 10亿 | 自研通用语言模型，无需量化即可在PC/手机/IoT设备部署（仅需3G内存）。 | 轻量化端侧应用 |
| Qwen2.5-Omni-7B | 70亿 | 多模态模型，支持文本/图像/音频/视频实时交互，采用Thinker-Talker架构和TMRoPE位置嵌入，生成自然语音。 | 实时语音视频聊天、多模态指令跟随 |
| DeepSeek-R1 | - | 强化学习推理模型，包含R1-Zero（无需监督微调），数学/代码推理性能与OpenAI-o1相当。 | 复杂推理任务（如数学、代码求解） |
| DeepSeek-V3 | 6710亿 | 混合专家模型（MoE），每个token激活370亿参数，采用MLA和DeepSeekMoE架构，性能优于开源模型。 | 高吞吐推理、大规模预训练任务 |
| QwQ-32B | 325亿 | 推理专用模型，支持131072 tokens长上下文，采用RoPE、SwiGLU等技术，优化长序列处理。 | 复杂问题推理、长文档分析 |
四、生态合作与资源
- 合作伙伴：涵盖企业（如中国移动、UNOVARTIS、SK hynix）、高校（南方科技大学）、机构（中国信通院）等，共同构建大模型解决方案生态。
- 开源项目：包括CSG-VL多模态模型家族（集成EVA-CLIP、SigLIP视觉编码器与Wukong-1B等语言 backbone）、llm-inference部署框架等。
关键问题1：OpenCSG的核心定位和核心平台是什么？
答案：OpenCSG的核心定位是打造Hybrid Huggingface+开源社区，通过大语言模型赋能开发者。其核心平台是CSGHub，这是一个开源的大模型资产管理平台，支持模型、数据集、代码等资产的全生命周期管理，目前已托管超11万模型。
关键问题2：Qwen2.5-Omni-7B模型有哪些独特功能？
答案：Qwen2.5-Omni-7B是端到端多模态模型，独特功能包括：
1. 支持文本、图像、音频、视频多模态实时交互，采用流式输入输出，分块处理即时响应；
2. 基于Thinker-Talker架构和TMRoPE（时间对齐多模态RoPE）位置嵌入，同步视频与音频时间戳；
3. 可生成自然稳健语音，端到端语音指令跟随性能优异，在MMLU等基准测试中接近文本输入效果。
关键问题3：OpenCSG提供的云计算资源有哪些核心优势？
答案：OpenCSG的云计算资源优势包括：
1. 算力规模：聚合30+供应商，提供8000P+算力资源，支持混合架构（1+N类型）；
2. 服务便捷性：提供一键推理（简化部署流程）、一键微调（支持特定数据集训练）、应用原型托管（快速构建应用）；
3. 成本优化：提供定制化租赁方案，算力成本较传统方案降低40%以上。