当前，通用人工智能模型虽功能强大，却难以深入理解如光学等需要深厚专业知识与精密计算的硬科技领域。这款 " 光学原生 " 的专业模型正是在光学专业数据中 " 土生土长 "，系统学习了光通信、光学设计等领域的核心知识与设计逻辑。
通俗来讲，如果说 ChatGPT 这样的通用大模型是 " 博学的通才 "，那么 Optics GPT 则是 " 资深的专才 "。它集中精力深度学习一个特定领域的全部知识，从而在该领域内回答更专业、解决更具体的问题，可靠性也更强。这就像培养一位光学专业的博士生，使其成为该领域的 AI 专家。
为客观评估 Optics GPT 在光学专业能力上的实际水平，上海交大的大模型团队构建了涵盖光物理、光量子、光学设计、非线性光学、光计算与光通信六大方向的光领域专业评测集，并将 Optics GPT 与多款主流通用大模型和开源大模型进行了系统对比测试。
评测结果显示，Optics GPT 在所有核心维度上均取得领先成绩，充分验证了其在光学垂直领域中的专业深度与工程认知能力。这其实验证了一条全新的技术路径：通过专业化、结构化训练，小模型同样可以在垂直领域超越巨型通用模型。
作为完全自研的国产模型，光学大模型具备鲜明的 " 四大特点 "：轻部署：模型规模为 8B 参数量级，支持端侧与边缘高效部署，显著降低光学行业应用门槛；高认知：通过系统化、结构化注入光学领域知识，形成深厚的 " 光学素养 " 和精准的物理直觉；强应用：在算法生成、系统诊断、仿真设计、实验辅助等核心场景中性能全面领先；全可控：从数据构建、模型训练到部署运行全流程自主可控，保障产业安全与数据隐私。
据团队负责人介绍，该模型用于教学中，可以将抽象的光学理论与复杂公式转化为直观的可视化演示与互动问答，并可自动生成丰富的教学案例与虚拟实验，从而变革传统教学模式，显著提升教学效率与学习体验。
在科学研究方面，Optics GPT 可在基础研究和前沿探索方面作为科研人员的全天候智能研究助手，帮助科研人员快速梳理文献、启发创新构想、完成复杂模拟计算，并辅助设计实验方案，从而加速从理论到验证的科研进程。
同时，模型还能用于工业设计，深度赋能光学产业链的关键环节，增加高端光学仪器的智能化水平，提升其使用体验；为数据中心光互连系统的故障智能诊断与运维提供决策支持，并对光模块进行快速、精准的出厂标定；同时推动激光器等核心器件向参数自主优化、状态智能预测、故障自动运维的智能化方向升级。
