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鸿海今天上午宣布，鸿海研究院推出第 1 版具有推理能力的人工智能（AI）繁体中文大型语言模型，未来将通过导入 AI 大型语言模型，强化智能制造、智能电动车、智能城市等 3 大平台的数据分析效率。

在模型训练过程中，鸿海说明，辉达提供 Taipei-1 超级电脑以及技术咨询，让鸿海研究院通过使用辉达 NeMo 人工智能模型服务，顺利完成模型训练。

鸿海上午通过新闻稿宣布，鸿海研究院推出首款繁体中文 AI 大型语言模型（LLM），内部开发代码 FoxBrain，FoxBrain 模型原来为内部应用设计，涵盖数据分析、决策辅助、文书协作、数学、推理解题与代码生成等功能，后续将对外开源分享。

「开源」（open sourced）意指支撑 AI 的运算代码公开给其他企业和研究人员，让所有人都能使用这些技术来建构、推广自己的产品。

鸿海指出，FoxBrain 作为鸿海研究院 AI 推理 LLM 模型训练成果，展现理解与推理能力，在数学与逻辑推理测试中表现出色，还能强化台湾用户的语言风格。

NVIDIA 助攻，仅花费 4 周完成训练

鸿海研究院说明，人工智能研究所在 FoxBrain 训练过程中，使用 120 张辉达（NVIDIA）H100 绘图处理器（GPU），并通过 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 网络扩展，仅花费约 4 周时间完成，模型训练方式低成本且更具效率。

在相关规格与训练策略上，鸿海研究院指出，FoxBrain 通过自主技术，创建 24 类主题的数据增强方式与品质评估方法，生成 98B 词元（tokens）高品质中文预训练数据，上下文处理长度 128K token，总计算力花费 2688 GPU days，采用多节点平行训练架构，确保高性能与稳定性。

数学测试有显著进步

在测试结果，鸿海研究院表示，FoxBrain 在数学领域较基础模型 Meta Llama 3.1 全面提升，相较于目前最好的繁体中文大模型 Taiwan Llama，在数学测试中取得显著进步，并在数学推理能力上超越 Meta 目前已推出的同等级模型，与 DeepSeek 蒸馏模型仍有些微差距，但表现已相当接近世界领先水准。

鸿海指出，未来将通过导入 AI 大型语言模型，强化智能制造、智能电动车、智能城市等 3 大平台的数据分析效率，让 FoxBrain 成为驱动智能应用升级的重要引擎，未来将对外开源分享，扩大模型运用范围，与技术伙伴共同推动AI在制造业、供应链管理与智能决策领域应用。

鸿海表示，FoxBrain 成果将于美国时间 3 月 17 日起登场的辉达年度 GTC 大会专题演讲中，以From Open Source to Frontier AI: Build, Customize, and Extend Foundation Models 为主题，首次对外发表。