先定义什么是“做得好”
明确任务与标准
梳理业务流程、专家经验和历史案例，明确任务目标、正确做法与常见错误。
搭建评测环境
还原模型需要使用的工具与任务环境，设置评分规则，覆盖典型任务和边界情况。
确定验收要求
对比不同模型及运行方案，分析成功与失败的原因，形成训练前的基线和上线标准。
服务流程
从业务评测
到部署上线
先明确模型需要完成的任务，再围绕数据、训练和评测逐步优化。我们将各环节衔接起来，让训练结果能够在真实任务中得到验证。
行业应用
从具体业务任务
开始训练
不同业务有不同的判断标准。我们围绕实际任务构建数据与评测，让模型学习业务规则、专业判断和执行方式。
医药与医疗
文献检索与证据分析
围绕临床和科研问题，训练模型检索文献、识别证据等级，并提取研究对象、干预措施与结果。保留结论出处，便于研究人员核对适用范围和研究分歧。
药物研发与情报分析
围绕靶点、作用机制、临床研究和竞品进展整理信息，让模型学习团队的筛选标准与证据判断方式，为研究假设提供可核查的支持材料。
病历质控与数据治理
围绕 ICD 编码、病历完整性和医疗数据规范，训练模型识别编码偏差、记录缺失与逻辑冲突，辅助专业人员开展质量检查。
为什么需要后训练
让通用能力，更贴合业务要求
当任务有明确的规则、评价标准、以及持续积累的数据时，后训练可以帮助模型判断理解真实发生的业务。该业务场景是否值得训练，需要结合实际效果、数据条件和投入进行判断。以上为服务方案对照。具体支持、额度与模型范围，以平台说明及双方约定为准。
| 专有模型 | |
|---|---|
| 服务支持 | 5×8 支持 |
| 用量额度 | 定制额度 |
| 可用模型 | Qwen、GLM、MiniMax、Kimi、DeepSeek、VLA |
| 部署环境 | 私有化 / VPC / 混合部署 |
| 训练流程 | 专属训练流程 |
| 通用模型 | |
|---|---|
| 服务支持 | 社区支持 |
| 用量额度 | 500 万 Token |
| 可用模型 | Qwen 系列 |
| 部署环境 | 标准云工作空间 |
| 训练流程 | 基础训练流程 |
支持模型
选择适合任务的
基座模型。
支持 GLM、Qwen、DeepSeek、Kimi、MiniMax 等模型系列。结合任务难度、效果要求和资源预算，选择合适的模型与训练方式。具体版本、可用能力与接入方式，以平台模型列表和开发文档为准。
GLM
2 款- GLM-5.3复杂任务
- GLM-5.3-Flash高效多模态
Qwen
3 款- Qwen3.8-2.4T-A95B万亿级旗舰
- Qwen3.8-Flash-Next高效多模态
- Qwen3.8-27B小型多模态
DeepSeek
2 款- DeepSeek-V4-Pro-0813大规模旗舰
- DeepSeek-V4.1-Flash高效多模态
Kimi
1 款- Kimi K3万亿级旗舰
MiniMax
1 款- MiniMax-M3多模态
为什么选择 Mind Lab
让训练方案经得起业务验证
优势 1
按任务选择模型
从轻量模型到大规模模型，围绕任务要求、效果标准和预算进行选型，在同一套评测下比较方案。
优势 2
用工程优化控制训练开销
结合 LoRA、共享基座与分布式优化，减少参数更新、存储和通信开销，将资源用在需要改进的任务上。
优势 3
由同一团队衔接交付环节
从评测、数据到训练、推理与部署，由 Mind Lab 团队衔接各阶段工作，减少重复沟通和交接成本。
优势 4
从一个明确任务开始
先选定要解决的问题，明确数据、评测和预算，再开展训练验证，为后续投入提供依据。
合作方式
专家协作交付
适合已有业务目标，希望获得完整训练与交付支持的产品和业务团队。
- 1您提供业务目标、已有材料，并参与方案与效果评审
- 2Mind Lab负责评测、数据开发、模型后训练，以及约定范围内的部署与迭代
平台托管训练
适合已有模型和数据，希望减少训练工程投入的技术团队。
- 1您确定模型、数据与训练配置
- 2Mint Recursive负责集群调度、分布式训练与版本管理，并衔接后续推理部署
自主开发训练流程
适合需要控制算法与实验过程的研究和算法团队。
- 1您定义损失函数、训练逻辑和强化学习流程
- 2Mint Recursive提供训练、采样、权重同步与推理基础设施
联系入口
从一个业务问题，
开始讨论训练方案。
告诉我们所在行业、希望模型完成的任务，以及已有的数据和系统条件。我们将围绕评测标准、训练方法和部署需求，与您讨论可行方案。