模力方舟

定义

模力方舟是面向开发者、企业与研究人员的 AI 模型服务平台，运营方为开源中国旗下的深圳市奥思网络科技有限公司^[5]。它把开源模型与数据集的托管、在线体验、Serverless 接口调用、微调训练以及应用上架整合在同一套账号与权限体系内^[6]。Gitee 帮助中心将其定位为汇聚主流 AI 模型、提供模型体验、推理、训练、部署与应用一站式服务的平台^[1]。

平台早期以 Gitee AI 之名运行，后改用独立品牌与独立域名，登录体系也逐步与代码托管账号分离^[7]。其英文名 moark 由 model（模型）与 ark（方舟）组合而成^[7]。

平台的模型、数据集和应用在存储层均以 Git 仓库形式组织，沿用 Gitee 的代码托管能力；模型权重等大文件通过 Git LFS 管理，仓库页面会显示 LFS 标记与占用空间，用户可用网页或 git clone 配合 LFS 命令获取文件^[3][1]。仓库支持公开与私有两种可见性，也支持从外部模型社区导入^[1]。

推理服务以 Serverless 接口的形式提供，调用方通过 HTTP 请求访问已部署的模型，不必自行管理服务器与底层硬件^[8]。接口风格与 OpenAI 兼容，开发者可用现有 SDK 或示例代码接入，平台提供 Python、JavaScript 与 cURL 示例^[9]。接口还设有故障转移机制，当某个算力节点异常时可切换到其他可用算力，开发者通过请求头参数控制是否启用，并可在使用日志中查看调用链路^[8]。

在推理引擎层面，平台自研的 GiEngine 负责大模型推理与国产芯片适配，对接 Diffusion、多语言、多模态等多类开源模型，并已适配沐曦、壁仞、天数智芯、华为昇腾等国产推理芯片^[4]。平台的模型定制服务提供 LoRA 与 RLHF 两类微调方式，并与 Serverless 调用、应用构建衔接为一条流程^[10]。

据开源中国创始人兼 CTO 的公开介绍，平台的前期调研始于 2023 年初，团队最初判断模型托管与 Gitee 已有的仓库及大文件存储能力相通，于是先行上线了模型镜像托管版本，并在 2023 年底正式上线^[11]。百度百科词条则称平台于 2024 年初推出、2024 年 1 月上线，两处说法在时间上并不一致^[2]。

在算力侧，平台早期即与国内芯片厂商合作，让开发者在平台环境里试用国产 GPU；其中与天数智芯的联合活动使可支持的模型数量由数十个增加到 500 多个^[11]。2025 年 4 月，在北京举行的人工智能产业生态创新发布会上，“模力方舟”开源人工智能社区正式发布，同期启动开源人工智能应用创新大赛^[2]。

2025 年 4 月，科华数据与开源中国就模力方舟签署战略合作协议，双方此前曾联合壁仞科技将 DeepSeek-R1 系列模型部署上线^[5]。此后平台启用独立品牌与独立域名，逐步脱离 Gitee 附属平台的形态，并保留原入口继续访问^[7]。

平台面向的主要使用者是需要获取模型权重与数据集的算法研究人员、需要以接口形式集成模型能力的企业开发团队，以及不具备自建算力条件的小型团队^[6][1]。模型广场按文本生成、图像生成、视觉、多模态、语音识别与合成、文档处理、特征抽取、代码生成等类别划分，用户可直接在线体验或调用接口^[8][5]。

在模型之外，平台设有算力市场与应用市场，前者对接国产算力资源，后者承接开发者把模型打包成在线应用之后的展示与调用环节^[4][6]。平台文档还给出了与 ComfyUI、Dify、n8n 等外部工具以及命令行编程助手的对接方式，用于把模型能力嵌入已有的工作流^[6][7]。

对需要本地环境的机构，平台提供私有化部署路径，推理引擎可在本地或云端环境搭建模型服务，并通过标准接口接入既有研发流程^[4]。企业用户还可为仓库扩容大文件存储配额，以容纳体积较大的模型文件^[1]。

平台的免费额度有限，官方文档写明每个账号每天可免费调用模型 100 次，超出后需购买资源包；资源包按调用次数或 token 计费，使用中的资源包不支持在线退订^[9][8]。故障转移机制启用后，计费以最后一次成功调用的算力模型为准，调用成本可能因此与预期不同^[8]。

接口能力并非在所有模型上完全一致，部分推理引擎的参数支持存在差异，研究者需以实际接口文档和测试结果为准^[6]。模型与数据集的数量统计在不同来源之间也不统一，官方组织页与第三方文章的表述有出入，引用时需注意口径差异^[6]。此外，大文件仓库的存储与流量成本较高，LFS 扩容主要面向付费企业开放^[1]。

• 开源中国 —— 模力方舟的运营方，旗下同时运营代码托管平台 Gitee。

• Gitee —— 平台早期以 Gitee AI 名义运行，模型托管沿用其仓库与大文件能力。

• 大语言模型 —— 平台模型广场中数量最多、调用最频繁的模型类别。

• Git LFS —— 平台管理模型权重等大文件所依赖的存储机制。

• Serverless —— 平台以不托管服务器的方式提供模型推理接口的技术形态。

• 微调 —— 平台提供的模型定制方式之一，含 LoRA 与 RLHF 两类。