你不会第一时间去一家电信运营商那里找前沿AI研究。但中国电信——国内最大的固网运营商——悄悄成了少数几个把超大语言模型开源出来的机构之一，而且训练全程没用一颗外国AI芯片。
模型叫TeleChat2。有意思的不只是它有多大，还有它在哪儿出生。
关键要点
- TeleChat2是中国电信人工智能研究院（TeleAI）的大模型家族，对外用"星辰"这个品牌。
- 115B版本于2024年9月20日开源，用10万亿token训练，全程基于国产算力与国产深度学习框架。
- 中国电信称，它是首个完全国产化训练并开源的千亿参数模型——这个说法与"全国产"的定义强绑定。
- 后续陆续放出3B、7B、35B（带工具调用），以及39B-A12B的MoE版本，全部可免费下载。
那个谁也绕不开的芯片问题
现代AI模型有多开放，取决于训练它的硬件。很多年里，最强的开源模型都依赖美国GPU，而这类芯片对中国有出口管制。一个"开放"却只能用被禁芯片重建的模型，是带星号的开放。
TeleChat2-115B训练在中国电信所说的全国产算力上——万卡规模的国产集群——配国产深度学习框架。如果这一点站得住，它就是一个有分量的标记：一个千亿级模型可以不用外国硬件走完全程，并公开发布。公司把115B的发布定位为填补中国"在最大规模上用国产栈训练"的经验空白。
一个家族，不是一锤子买卖
开源故事不止旗舰。
2024年11月8日，TeleChat2-3B、7B、35B一起放出，都带Function Call，模型因此能真的调用外部工具：查数据库、调API。2025年3月，MoE版本TeleChat2-39B-A12B跟上——这种结构每次只激活一部分参数，用更少的算力换相近的能力。115B的名字是品牌说法，权重文件里实际是1130亿参数左右；发布时还同步放出了多格式、多平台的权重，方便在不同框架上直接跑。
研究院称，TeleChat2的通用能力比上一代TeleChat1提升超过29%，在逻辑推理、总结摘要、长文写作和数学计算上都有明显进步。这个数字来自实验室自己的评测集，当作方向看，别当审计结论。
一家运营商为什么要做大模型
中国电信不是闲着追聊天机器人。它跑着海量的客户、网络和运维数据，一个自主可控的模型让它能把AI嵌进服务，而软件和训练栈都不必依赖外部供应商。对一家国家基础设施运营商来说，"我们重建得出来"是业务连续性方案，不是爱好。
开源同时是人才与生态的生意：高校和中小企业可以在TeleChat2上搭东西，其中一部分会以采用率和口碑的形式流回来。
为什么"全国产"是个战略词
训练一个千亿模型，最难的不是某一次跑通，而是让算力、框架、数据、权重四件事在同一个屋檐下。任何一环在别人手里，都是一个单点故障。
当这四件事都收进一栋楼里，模型就不再是供应链的人质。这句话不是对某个榜单的背书，而是一个战略判断。
还要分清一件事："全国产"是工程成就，不等于能力领先。模型的水平仍由数据质量、训练配方和评测方式决定；芯片自主是必要条件，不是充分条件。把两者混为一谈，是这类叙事最常见的滑点。
诚实的局限
"首个完全国产化开源的千亿模型"是中国电信自己的表述，取决于你把"国产"在每一个部件上定义得多严，因此不宜当作被普遍接受的纪录。性能主张——包括比TeleChat1提升29%——依赖研究院内部基准，没有中立第三方。用国产芯片训出来的模型，也可能在绝对前沿上落后于掌握最新美国硬件的实验室。而且开放权重不等于开放训练算力：即便配方公开，从零复现TeleChat2-115B仍是一项巨大而昂贵的工程。
普通人现在能做什么
- 你为受监管行业做系统，可以拿TeleChat2的小参数版本做一次试验，评估它作为"主权替代"的可行性。
- 你关注技术地缘，"国产算力训练"会不会成为中国开源模型的标准卖点，值得持续观察。
- 你是开发者，下载7B或35B，在本地跑一个带工具调用的智能体，不依赖海外云API。