迭代升级，智赋运维！面向运维的行业大模型“智域”2.0正式发布
2025年12月12日，由中国通信标准化协会主办，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）承办的“2025AI云产业发展大会”在北京召开。会上，中国信通院正式发布面向运维的行业大模型——“智域”2.0。
2025年7月，中国信息通信研究院基于多年运维领域研究基础，在可信云大会正式推出“智域”1.0。
之后中国信通院，持续开展运维数据收集与积累，扩充核心训练数据规模；研发构建针对低质量数据的清洗与修复机制，持续提升数据质量；深度应用思维链技术，进一步强化模型在运维场景下的逻辑推理与问题解决能力。
智域2.0更新介绍
一、补充运维领域数据
为夯实“智域”2.0在SRE场景的底层数据支撑，本模型数据收集过程中，团队广泛采集多语种运维领域数据，经大模型智能初筛与人工精细校验、归纳，最终新增0.2B Token的高质量中文SRE领域语料与1.1B Token的高质量英文SRE领域语料。同时，依托中国信通院稳定性保障实验室成员单位的大力支持，“智域”2.0得以进一步扩充1M Token的企业生产级真实数据，全面提升模型在实际运维场景的适配能力。
二、提升训练数据质量
在数据质量管理方面，“智域”2.0基于Dingo（开源组件dingo/README_zh-CN.md at dev · MigoXLab/dingo · GitHub）构建了“规则+大模型”的双轨评估机制，可自动化检测并精准定位数据问题，全面支持文本、图像等多模态数据类型。同时，为保障数据质量的长效迭代优化，“智域”2.0整合自动化平台与人工审查双重能力，为数据清洗工作提供可量化的质量评估依据与高效的技术处理方案。
三、提升运维领域逻辑推理能力
本次“智域”2.0新增了73,655条SRE领域思维链数据集，以实现大模型逻辑推理能力的提升。本次思维链数据集通过精细化数据构建与训练，实现了模型在运维过程推理、工具调用等多维度能力的全面优化。其中综合能力评估中MMLU指标从0.8058提升至0.8351（+2.93%）；工具调用能力方面，Function Call（BFCL-v3）得分从0.6627升至0.6906（+2.79%）；复杂指令的理解和执行能力方面，IFEval指标从0.8801提升至0.8981（+1.80%）。尤其在SRE核心场景中，DevOps-Eval评测得分从0.7884跃升至0.8348（+4.64%），充分体现了思维链数据集对领域适配能力的增益价值。
本次升级重点打造了两类思维链数据集：一是包含58,057条数据的选择题思维链数据集，基于预训练数据自动生成题目并由推理大模型补全完整思维链，仅保留答案正确的高质量数据，可强化模型逻辑推理与选择判断能力；二是涵盖15,598条数据的QA思维链数据集，通过语义相似度与推理质量双重筛选原始QA数据，保留高水准带思维链的问答内容，助力提升模型问答准确性与推理透明度。
四、SRE场景多轮工具使用强化学习
为增强在SRE场景中复杂多轮工具调用能力，“智域”2.0通过构建轨迹级训练数据集，将SRE领域运维操作流程、故障排查、版本交付等场景构建成工具调用轨迹和工具调用结果样本，基于步骤级轨迹评估标注和审核。
“智域”2.0构建支持在线与离线双模运行的 MCP 系统，精准适配模型训练阶段频繁且复杂的工具调用需求，为模型提供兼具高并发、高稳定性与可复现性的工具运行环境。
为进一步提升智能体在工具调用任务中的精准度与适配性，我们构建了一套支持样本级精细化管控、全流程可灵活配置、兼容多业务场景的训练评估一体化奖励系统。该系统围绕工具调用的核心质量维度建立多维度评估指标体系，实现对工具调用全链路的量化评估与动态激励。在此奖励系统的基础上，我们基于GRPO（Generalized Relative Policy Optimization）算法开展智能体多轮循环工具调用训练，使得系统可在多轮工具调用的序列决策中，更精准地衡量不同动作的收益差异。最终在 SRE 场景测试集中，“智域”2.0（zhiyu-2.0-32B）的运维效能得分达0.8202±0.0146，相较基准模型Qwen3-32B（0.6324±0.0184）实现了近20%的显著提升。
五、部署指引
为推动运维大模型领域交流和发展，“智域”2.0已更新至“魔搭”社区，大模型支持NVIDIA VLLM和昇腾VLLM部署方式。
（点击“https://modelscope.cn/models/StabilityLab/zhiyu2”查看）
后续中国信通院将依托稳定性保障实验室持续开展“智域”大模型优化和更新工作，“智域”大模型最新版本也会持续发布，欢迎下载并使用。同时诚邀各界参与“智域”大模型共建，期待您的联系与加入！
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原标题：《迭代升级，智赋运维！面向运维的行业大模型“智域”2.0正式发布》