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9月5日，中国科学院自动化研究所发布了类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”（SpikingBrain-1.0）的技术报告。SpikingBrain-7B开源模型仅用主流大模型2%的预训练数据，就实现了Qwen2.5-7B 90%的性能，并与Llama-3.1-8B等众多开源Transformer模型相媲美的性能。

中科院自动化研究所称，这是我国首次提出大规模类脑线性基础模型架构，也是我国首次在国产GPU算力集群上构建类脑脉冲大模型的训练和推理框架。

SpikingBrain训练和推理的全过程均在国产算力上完成，使用的是由沐曦股份曦云C550 GPU组成的集群。在训练过程中，集群连续运行2周未中断，这也证明了构建国产自主可控的新型非Transformer大模型架构生态的可行性。

除了极高的数据效率之外，SpikingBrain还在推理效率上实现数量级提升。在100万个token上下文场景下，SpikingBrain-7B生成首个token的耗时，比Qwen2.5-7B降低了96.2%。

这一特性也使得SpikingBrain尤其适合超长序列处理任务，如在法律和医学文档分析、复杂多智能体模拟、高能粒子物理实验、DNA序列分析、分子动力学轨迹等。

在能耗方面，该模型的平均乘加运算能耗相比传统FP16和INT8运算，分别降低了97.7%和85.2%。

▲SpikingBrain-1.0技术报告

SpikingBrain-1.0共有7B参数量和76B参数量两个版本。9月3日，7B版本的模型已在GitHub、魔搭等平台开源。76B版本的模型暂未开源，但提供了体验链接。

▲SpikingBrain-1.0体验界面

开源地址： https://github.com/BICLab/SpikingBrain-7B

技术报告： https://github.com/BICLab/SpikingBrain-7B/blob/main/SpikingBrain_Report_Chi.pdf

体验链接： https://controller-fold-injuries-thick.trycloudflare.com/

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