关于 Yi（01.AI）
以数据质量取胜的双语开源模型
Yi 是由李开复于 2023 年创立的 01.AI（零一万物）开发的开源大语言模型家族。模型基于 3.1 万亿 token 的中英高质量语料训练，提供 6B、9B、34B 等基座，以及多模态 Yi-VL、代码专用 Yi-Coder 与低延迟的 Yi-Lightning 等变体。
Yi 系列以 Apache 2.0 许可发布，个人、学术与商业用途均被覆盖；其架构与 Llama 兼容，vLLM、Ollama、LM Studio 与 llama.cpp 等生态工具开箱即用，无需特殊处理，便于自托管与微调。
Yi 的核心优势在中英双语：在中文理解、常识推理、阅读与代码等开源榜单上表现靠前，是面向中文用户与多语言 RAG 系统的热门自选模型。值得注意的是，01.AI 在 2025 年后战略转向企业决策类应用，Yi 新的基座模型更新放缓，但开源权重仍持续可下载。
核心功能一览
六大核心能力，覆盖创作全流程
Apache 2.0 全开源
代码与权重以 Apache 2.0 发布，可自由下载、修改与商用，限制少于 Llama 自定义许可。
中英双语强
在中文任务上表现突出，同时保持有竞争力的英文能力，适合翻译与多语言 RAG。
Llama 兼容架构
兼容 Llama 生态，Ollama、vLLM、LM Studio、Hugging Face Transformers 直接支持。
Yi-Coder 代码模型
9B 级代码模型支持 128K 上下文，可在 8GB+ 内存设备运行，适合轻量编程。
长上下文变体
深度上采样的 Yi-34B-200K 支持 20 万 token 上下文，适合长文档与多文档摘要。
零基础快速上手
4 步完成你的第一件 AI 作品，无需任何设计经验
选择版本
按需求选择 Yi-6B（轻量）、Yi-34B（通用）或 Yi-Coder-9B（代码），以及是否需要 200K 长上下文。
本地拉取
安装 Ollama 后执行 ollama pull yi:34b 或 ollama pull yi-coder:9b，即可本地运行对话与代码。
高性能推理
用 vLLM 或 llama.cpp 部署 Yi 权重，开启量化以在消费级显卡上跑通 34B 模型。
接入工具链
将 Yi 接入 Aider、Continue 等编码助手，或经 OpenAI 兼容接口接入智能体工作流。
常见问题解答
遇到问题？这里可能有你想要的答案
Yi 可以商用吗？
可以。Yi 系列以 Apache 2.0 许可发布，覆盖个人、学术与商业用途，可自由修改与分发，限制比 Llama 自定义许可更宽松。
Yi 和 Qwen、DeepSeek 怎么选？
三者均为强双语开源模型。Yi 的优势是 34B Dense 架构部署简单、许可宽松、中英双语扎实；若追求最新顶级性能，Qwen 与 DeepSeek 的更新节奏更快。
Yi 还持续更新吗？
01.AI 在 2025 年后转向企业决策产品，Yi 新的基座模型更新放 缓，但已发布的开源权重仍可在 Hugging Face 与 GitHub 下载，适合重视稳定与自托管的场景。
与主流开源模型对比
和同类工具横向对比，帮你选对工具。
| 对比维度 | Yi | Qwen | DeepSeek | Llama |
|---|---|---|---|---|
| 厂商 | 01.AI | 阿里 | 深度求索 | Meta |
| 许可 | Apache 2.0 | Apache 2.0 | MIT | 自定义 |
| 最大开源 | 34B Dense | 更大 MoE | 更大 MoE | 405B |
| 中英双语 | 强 | 强 | 强 | 中 |
| 架构 | Dense | MoE | MoE | Dense/MoE |
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