TeichAI

在 API 调用成本高企、闭源模型访问受限的今天，一个由两名大学生自掏腰包组建的小团队——TeichAI——正在用开源的方式，把前沿大模型的“思考方式”带入你的笔记本电脑。

他们的方法很直接：向 Claude Opus、GPT-5、Gemini Pro 等顶级模型提问，收集它们的高质量推理过程（而不仅是最终答案），然后用这些数据去微调开源小模型。最终产出的模型体积小巧、可完全本地运行，却保留了原始模型的逻辑风格与解题能力。

所有成果均以 GGUF 格式开源发布，支持在普通消费级设备上通过 llama.cpp 高效运行。

为什么需要蒸馏？因为“思考过程”比答案更重要

大多数开源模型只能模仿闭源模型的输出，但 TeichAI 关注的是推理轨迹（reasoning traces）——即模型如何一步步推导出结论。

例如，在解决一道数学题时，他们不仅记录“答案是 42”，还保留完整的中间步骤、假设验证和错误修正过程。

这种数据训练出的模型，不仅能给出正确结果，还能像人类一样展示思路，这对教育、代码生成、科学计算等场景至关重要。

技术流程：从提示到本地可运行模型

1. 构建高质量推理数据集
   团队设计涵盖编程、数学、物理、化学等领域的多样化提示，以高温度（high temperature）和多步推理模式向 Claude、GPT、Gemini 提交查询，捕获丰富、非模板化的响应。
2. 高效微调开源基础模型
   使用 Unsloth 框架进行 LoRA 微调，显著降低显存占用与训练时间，在有限资源下实现高性能优化。
3. 量化与本地部署
   所有模型导出为 GGUF 格式，提供 Q4_K_M、Q5_K_S 等多种量化级别，可在 8GB 内存的笔记本上流畅运行。

💡 示例：一个 7B 参数的蒸馏模型，在代码生成任务上接近 GPT-4 的逻辑清晰度，但完全离线、零 API 成本。

开源使命：让强大推理能力回归社区

TeichAI 的核心信念是：顶尖 AI 的推理能力不应被锁在 API 背后。
虽然 Anthropic、OpenAI 和 Google 的模型功能强大，但其使用门槛（费用、网络依赖、隐私风险）让许多个人开发者、学生和小型团队望而却步。

通过开源数据集与模型，TeichAI 希望：

• ✅ 降低高质量推理模型的使用门槛
• ✅ 推动本地 AI 在教育、科研、个人项目中的应用
• ✅ 为社区提供可复现、可审计的蒸馏范例

目前，所有数据集、训练脚本和 GGUF 模型均已公开，欢迎任何人下载、评估或二次开发。

如何获取？

• 模型下载：Hugging Face 上搜索 TeichAI
• 格式支持：GGUF，兼容 llama.cpp、LM Studio、Ollama 等主流本地推理框架
• 硬件要求：最低 6GB RAM（Q4 量化），推荐 8GB+ 以获得流畅体验