全新一代 BAILU APEX 模型已发布

不止于微调真正的领域专家

与 DeepSeek、Qwen 等开源模型不同，白鹿不仅提供权重，更通过预训练后的强化学习（RL）深度优化，让模型真正理解您的业务逻辑，成为垂直领域的专家级助手

了解部署方案 BAILU APEX 详情

行业痛点

开源模型的困境

当前开源模型的局限性，正在阻碍企业 AI 落地

仅提供权重

DeepSeek、Qwen 等开源模型大多只提供最终权重，缺乏针对垂直领域的深度优化

微调性能损失

企业为适应业务只能选择微调，但研究表明：仅微调会造成极大的性能损失，模型能力大幅退化

幻觉与限制

微调后的模型容易产生幻觉，输出方式受限，对专业知识的把握远未达到预期

死板的回复

通用模型缺乏对特定领域的深入理解，回复生硬、缺乏专业洞察

开源模型为何不适合业务？

行业内所谓的"开源模型"（如 DeepSeek、Qwen、LLaMA 等）多数只开源模型权重文件：一组训练后固化的参数矩阵，用于推理。权重本身不包含训练数据、训练流程、对齐策略或工程化组件。

仅权重文件

一份模型参数文件，决定模型的基础能力与输出倾向，但无法直接适配业务。

缺失训练过程

不公开训练数据、训练代码、对齐策略及评测方法，企业无法复现或深度定制。

缺失工程体系

不提供部署架构、监控运维、安全防护与持续迭代能力，落地成本高昂。

开源模型通常只能靠 LoRA/QLoRA 微调但这不等于业务适配

过去两年大量企业微调项目反复验证：微调可以改变模型表达与偏好，但很难让模型真正理解业务链路、约束与验收标准。结果往往是“看起来更像”，但线上依旧不可用、不可控、不可验收。

白鹿方案

预训练后的 RL 强化学习

白鹿真正走进您的专业领域

预训练

RL 强化学习

领域微调

垂直专家

保留核心能力

RL 阶段在保持模型通用能力的同时，针对垂直领域进行深度强化

减少幻觉

通过奖励模型和人类反馈，显著降低模型在专业领域的幻觉率

专业知识对齐

让模型真正理解行业术语、业务逻辑和专业规范

灵活的输出

摆脱死板回复，提供符合业务场景的专业、灵活响应

对比分析

白鹿 vs 传统开源模型

特性	传统开源模型	白鹿本地部署
交付内容	仅权重文件	权重 + RL 优化 + 领域微调
领域适配方式	客户自行微调	预训练后 RL + 专业微调
性能损失	微调后显著退化	保持核心能力
幻觉控制	难以控制	RL 阶段显著降低
专业知识	泛化能力有限	深度领域理解
输出质量	死板、模板化	专业、灵活、精准

产品矩阵

两大本地部署模型系列

满足不同规模企业的部署需求

通用

BAILU EDGE

偏通用能力，覆盖多场景，私有化落地更轻量

通用能力强，适配面更广
MoE 架构，高吞吐低成本
单机消费级 GPU 可部署
BailuLLM 推理加速

了解 EDGE 系列

专用

BAILU APEX

偏专门业务，对齐更深，适合垂直场景落地

垂直业务深度对齐，理解更贴近流程
稠密模型，一致性强
256K 超长上下文
企业级安全设计

了解 APEX 系列

应用场景

垂直领域深度赋能

白鹿已在多个行业提供专业级本地部署方案

软件开发

代码生成、重构、测试，理解仓库级代码结构

金融分析

财报解读、风险分析、合规文案校对

医疗健康

医学文献检索、辅助诊断推理、用药建议

法律服务

合同审查、法规解读、案例分析

智能制造

自动化代码转换、设备文档理解

教育科研

学术论文辅助、实验数据分析

不止于微调 真正的领域专家