记者从上海交通大学获悉，该校日前正式发布光学领域垂直大语言模型——OpticsGPT。该模型能深度理解光学原理，为科研、设计与教学提供智能化支持。

OpticsGPT由上海交通大学“光生未来”项目组研发，它并非简单改造通用模型，而是系统学习了光通信、光学设计等领域的核心知识与设计逻辑。

作为完全自研的国产模型，OpticsGPT具备四大技术特点。其一为轻部署，模型规模为8B参数量级，支持端侧与边缘高效部署，显著降低光学行业应用门槛。其二是高认知，通过系统化、结构化注入光学领域知识，模型形成深厚的光学素养和精准的物理直觉。其三是强应用，在算法生成、系统诊断、仿真设计、实验辅助等核心场景中，模型性能全面领先。其四是全可控，模型从数据构建、模型训练到部署运行全流程自主可控，可有效保障产业安全与数据隐私。

该大模型将全面赋能教学、科研、产业。比如在算力基础设施领域，模型可为数据中心光互连系统的故障智能诊断与运维提供决策支持，并对光模块进行快速、精准的出厂标定。在激光制造领域，模型能推动激光器等核心器件向参数自主优化、状态智能预测、故障自动运维的方向升级。

为评估OpticsGPT在光学专业能力上的实际水平，研发团队构建了涵盖光物理、光量子、光学设计、非线性光学、光计算与光通信六大方向的光领域专业评测集，并将OpticsGPT与多款主流通用大模型和开源大模型进行系统对比测试。评测结果显示，OpticsGPT在所有核心维度上均取得领先成绩，充分验证了其在光学垂直领域中的专业深度与工程认知能力。这说明通过专业化、结构化训练，小模型同样可以在垂直领域超越巨型通用模型。