今天，我们兴奋地宣布 Arcee Foundation Model (AFM) 的正式发布。这是一个全新的生成式 AI (GenAI) 模型系列，从底层构建，专门为企业现实环境量身定制。首发版本 AFM-4.5B 是一个拥有 45 亿参数的前沿模型，它在准确性、严格合规性和极高的成本效益方面表现卓越。简单来说，AFM 提供了企业级的智能，并且可以在任何地方运行——智能手机、边缘设备或云端。

AFM：企业级生成式 AI 的新选择

核心关键词：企业级 GenAI

企业级生成式 AI 模型的需求日益增长，但现有模型通常存在准确性不足、合规性难以保障、成本过高等问题。AFM 的出现，正是为了解决这些痛点。它不仅仅是一个技术突破，更是一个战略选择，旨在帮助企业将生成式 AI 真正落地，并应用到实际业务场景中。

为什么企业需要特别定制的 GenAI 模型？原因在于企业数据的特殊性和对安全合规的严格要求。通用型 GenAI 模型通常在海量公开数据上训练，可能无法很好地理解企业内部的专业术语和业务流程，甚至可能泄露敏感信息。AFM 的设计初衷，就是提供一个安全、可靠、可定制的生成式 AI 解决方案，让企业能够放心地利用 AI 提升效率和创新能力。

举例来说，一家金融机构希望利用 GenAI 模型自动生成客户报告，但担心模型会泄露客户隐私信息。使用 AFM，该机构可以在自己的数据上训练模型，并设置严格的访问权限控制，确保数据安全。同时，AFM 的高性能也能保证报告生成的效率，降低运营成本。

AFM-4.5B：参数、性能与成本的完美平衡

核心关键词：45 亿参数模型

AFM 的首发版本 AFM-4.5B 拥有 45 亿参数。参数数量是衡量模型复杂度和能力的重要指标，但并非越多越好。过多的参数会导致模型体积过大，训练成本过高，推理速度过慢。Arcee 在设计 AFM-4.5B 时，充分考虑了性能、成本和部署环境等因素，最终选择了 45 亿参数这一平衡点。

45 亿参数的模型，在保证足够智能的同时，也具备了良好的可移植性和可部署性。它可以轻松运行在资源有限的设备上，例如智能手机和边缘服务器。这使得企业可以将 AI 应用扩展到更广泛的场景，例如智能客服、移动办公和物联网设备。

与更大参数的模型相比，AFM-4.5B 的训练成本更低，推理速度更快。这意味着企业可以更快速地迭代模型，并以更低的成本运行 AI 应用。在实际应用中，这可以转化为显著的经济效益。例如，一家零售企业可以使用 AFM-4.5B 在门店部署智能摄像头，实时分析顾客行为，并优化商品陈列，从而提高销售额。与使用大型云端模型相比，这种方案的成本更低，响应速度更快。

AFM：准确性、合规性与成本效益

核心关键词：准确性、合规性、成本效益

准确性、合规性和成本效益是企业选择 GenAI 模型时最关心的三个要素。AFM 在这三个方面都表现出色，使其成为企业级 GenAI 的理想选择。

• 准确性: AFM 在多个基准测试中都取得了优异的成绩，证明了其在理解和生成自然语言方面的强大能力。这意味着 AFM 可以更好地理解用户的意图，并生成更准确、更流畅的文本。例如，在客户服务场景中，AFM 可以更准确地理解客户的问题，并提供更有效的解决方案。
• 合规性: AFM 从设计之初就考虑了合规性问题。它提供了多种安全机制，例如数据加密、访问控制和审计日志，以确保企业数据安全和隐私。此外，AFM 还可以定制化训练，使其符合特定行业的合规要求。例如，在医疗行业，AFM 可以训练成一个能够生成符合 HIPAA 规范的医疗报告的模型。
• 成本效益: AFM 的高效率使其具有极高的成本效益。它可以在各种设备上运行，无需昂贵的硬件设备。此外，AFM 的低训练成本和推理成本，也降低了企业使用 AI 的门槛。例如，一家小型企业可以使用 AFM 搭建一个智能客服系统，无需投入大量资金购买硬件和支付云服务费用。

这些优势的结合，使得 AFM 不仅仅是一个技术进步，更是一个能够为企业带来实际价值的解决方案。

AFM Playground 和 Together.ai：立即体验

核心关键词：快速体验

为了让用户能够快速体验 AFM 的强大功能，Arcee 提供了 AFM Playground 和 Together.ai 两种方式。

• AFM Playground: 用户可以在 AFM Playground 上直接与 AFM-4.5B 进行交互，无需编写任何代码。只需输入一段文本，AFM 就会自动生成相应的回复。通过 AFM Playground，用户可以快速了解 AFM 的性能和特点，并探索其在不同场景下的应用潜力。
• Together.ai: Together.ai 是一个云端 AI 平台，用户可以在该平台上部署和运行 AFM 模型。Together.ai 提供了多种工具和资源，帮助用户快速搭建 AI 应用。例如，用户可以使用 Together.ai 提供的 API 将 AFM 集成到自己的应用程序中。

这两种方式都为用户提供了便捷的体验途径，帮助他们快速上手 AFM，并探索其在实际业务中的应用场景。

开源：拥抱社区，共建未来

核心关键词：开源

Arcee 深知开源的重要性，因此决定开放之前闭源的语言模型，并致力于构建一个开放的 AI 生态系统。通过开源，Arcee 希望能够吸引更多的开发者参与到 AFM 的开发和改进中来，共同推动 AI 技术的发展。

开源带来的好处是多方面的。首先，它可以促进技术的创新和传播。通过开放源代码，开发者可以自由地学习、修改和分享代码，从而加速技术的迭代和创新。其次，开源可以提高软件的可靠性和安全性。通过开放源代码，更多的人可以参与到代码审查中来，及时发现和修复潜在的漏洞。最后，开源可以降低企业的使用成本。通过使用开源软件，企业可以避免支付高昂的商业授权费用。

Arcee 的开源举措，不仅有利于 AFM 的发展，也有利于整个 AI 社区的发展。通过共同努力，我们可以构建一个更加开放、透明和可靠的 AI 生态系统。

AFM 技术博客：深入了解

核心关键词：技术细节

如果您想深入了解 AFM 的训练流程、模型架构和性能指标等技术细节，可以阅读 Arcee 的技术博客。技术博客详细介绍了 AFM 的设计思路和实现方法，并提供了大量的实验数据和分析结果。

通过阅读技术博客，您可以更好地理解 AFM 的工作原理，并学习如何将其应用到自己的项目中。技术博客也为研究人员提供了重要的参考价值，帮助他们更好地了解当前 AI 领域的前沿技术。

总结：AFM，为企业现实而生

总而言之，Arcee Foundation Model (AFM) 是一个为企业现实环境量身定制的生成式 AI 模型系列。AFM-4.5B 作为首发版本，在准确性、合规性和成本效益方面表现出色，为企业提供了一个安全、可靠、可定制的 AI 解决方案。通过 AFM Playground 和 Together.ai，用户可以快速体验 AFM 的强大功能。Arcee 的开源举措，将进一步推动 AFM 的发展，并构建一个开放的 AI 生态系统。 AFM 的发布，标志着企业级 GenAI 进入了一个新的时代，为企业带来了前所未有的机遇。