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上海AI实验室中文开源科研 开源模型
InternLM（书生浦语） 3
InternLM系列 · 上海人工智能实验室 · 2023-06发布
模型介绍
上海人工智能实验室与商汤联合开源的书生浦语大模型，支持 128K 长上下文与工具调用，学术研究与应用并重，Apache-2.0 可商用。
模型基础信息
模型系列InternLM系列
开发机构上海人工智能实验室
发布时间2023-06
参数规模1.8B ~ 20B
上下文窗口128K
模型类型文本
中文能力优秀
使用方式网页体验 / API调用 / 本地部署
免费额度与收费政策
开源免费
免费规则详情
Apache-2.0，可自由商用。
收费标准简介
本地零成本。
模型能力介绍
✅ 核心优势
- 科研机构出品，学术友好
- 中文能力强
- 128K 长上下文
- 配套工具（Lagent/ModelScope）
⚠️ 短板与局限
- 生态相对新
- 通用能力中规中矩
- 部分功能需配套框架
🎯 适用场景
- 科研与教学
- 中文私有化部署
- 长文档与 Agent
- 开源基座研究
模型使用教程
本章节整理 InternLM（书生浦语） 的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程，快速上手使用该模型。
书生浦语（InternLM）是上海AI实验室开源的中文大模型。
- 本地：
ollama run internlm3 - 生态：配合 Lagent 可做 Agent 开发。
# ModelScope 国内直连
pip install modelscope
modelscope download --model AI-ModelScope/InternLM3-8B --local_dir ./internlmollama run internlm3 "用中文介绍一下书生浦语"InternLM 是上海 AI Lab（书生浦语）开源的中文大模型（1.8B~20B），长文本与工具调用强，8B 量化后单卡可跑。
- Ollama 一键：
ollama pull internlm3:8b
- 交互使用：
ollama run internlm3:8b
- transformers 加载：
pip install transformers && python -c "from transformers import AutoModelForCausalLM; AutoModelForCausalLM.from_pretrained('internlm/internlm3-8b-instruct', device_map='auto')"
Tips：长上下文任务可选 20B；配 Lagent/AgentLego 生态可做 Agent 二次开发。
💡 使用小技巧
配合 Lagent、AgentLego 生态使用效果更佳。
本地：ollama pull internlm3。
❓ 常见问题 FAQ
Q1：书生浦语是谁开源的？
A1：上海人工智能实验室（书生团队）。
Q2：可以商用吗？
A2：Apache-2.0 可以。
访问备注与注意事项
- 权重 ModelScope 国内直连可下
- 学术研究资料丰富