技术实力
Our Technology Stack
从自研基座模型到垂直行业微调，我们在AI的每一层都深度布局——不只是调用模型，而是训练模型、定义模型。
7B+
模型参数规模
120万+
专业训练数据
<200ms
端到端推理延迟
96.4%
联考评分准确率
自研模型矩阵
LZ-Art 7B
联考绘画风格专用模型
基于 120 万张联考真题与高分范画进行全参数微调的视觉生成模型，精准掌握素描、色彩、速写三科的评分体系与风格特征，是联考改画系统的核心引擎。
LZ-Vision 13B
多模态视觉推理模型
支持图文混合输入的大规模视觉语言模型，具备构图分析、画面叙事理解与细粒度视觉问答能力，在艺术教育与漫画生成领域达到 SOTA 水准。
LZ-Manga
角色一致性漫画生成模型
专为批量漫剧生产设计的生成模型，通过身份嵌入与风格锚定技术，确保同一角色在数百帧画面中保持高度视觉一致性。
LZ-Deploy 1.5B
端侧轻量推理模型
通过知识蒸馏与动态稀疏激活技术，将大模型能力压缩至 1.5B 参数，支持移动端与边缘设备部署，实现离线场景下的实时 AI 推理。
训练基础设施
分布式训练集群
Distributed Training Cluster
自建多节点 GPU 训练集群，支持千卡级并行训练与混合精度加速，保障大规模模型迭代的算力供给。
数据飞轮体系
Data Flywheel System
构建"采集—标注—训练—反馈"闭环数据管线，业务数据持续回流优化模型，实现越用越准的飞轮效应。
安全评估框架
Safety Evaluation Framework
多维度模型安全评测体系，涵盖内容合规、偏差检测与对抗鲁棒性测试，确保每个上线模型可控可信。