2026年暑假，北京中关村学院7名博士生仅用3个月从零训练出7B大模型ZGCM-1，并全面开源代码、数据、权重及训练日志。面对庞大工程，团队创新采用“AI4AI”范式，组建数百个Agent团队协助数据处理与实验监控，大幅提升研发效率。评测显示，ZGCM-1在多项通用任务中媲美同规模模型，部分推理与搜索能力可比肩更大参数模型。此外，团队结合局部与全局注意力机制，将256K上下文训练效率提升近4倍。此次实践不仅验证了小模型潜力，也为AI研发自主性提供了真实工程参考。目前团队正挑战更大规模模型。

苹果罕见地开源了一款7B大模型，不仅性能与Llama 3 8B相当，还公开了全部训练过程和数据集，打破了此前对AI模型不透明的质疑。这引发了网友的热议，甚至被称为“不像苹果”的举动。模型基于DCLM-BASELINE等高质量数据集训练，表现出色，且在成本降低的同时保持了竞争力。小模型风潮下，HuggingFace、OpenAI和Mistral AI相继发布小型高效模型，显示出技术公司在模型规模与性价比上的新探索。业界观察人士期待这些创新将推动AI技术的普及和应用。