7月26日，中国移动九天人工智能研究院在WAIC 2025世界人工智能大会上宣布，正式开源九天结构化数据大模型。这套完整的模型体系包含结构化数据体系、TReB标准化测评框架以及支持微调和推理的全流程模型。通过开源共享，九天团队希望降低结构化数据智能应用的技术门槛，让各行业都能快速享受到结构化数据带来的价值。

对于需要AI鞋履或AI服装工具的用户来说，九天结构化数据大模型的开源意味着更便捷的智能应用。从数据分析到业务决策，这套模型体系能够帮助用户更高效地处理结构化数据，提升工作效能。在实际应用中，九天模型已经展现出强大的数据处理能力，能够满足从基础查询到复杂分析的多样化需求。

结构化数据体系能否覆盖表格推理的全面需求？

表格数据作为结构化数据的核心载体，承载着海量关键信息。九天团队在构建数据体系时，特别注重覆盖面和深度。通过整合39个公开数据集和真实互联网数据，覆盖通信、气象、学术、制造业等300多个领域，九天构建了包含6大能力和34项子任务的千万级数据体系。

针对现有数据集中表格格式单一、推理任务步数少的问题，九天团队创新性地开发了复杂推理数据集构造方案。这套方案能够模拟现实世界中的多步表格推理场景，使模型具备更强的高级数据分析能力。通过数据清洗、质量判定和多阶段筛查，九天团队确保了数据体系的完整性和可靠性。

在实际应用中，九天结构化数据体系展现出强大的适应能力。无论是金融领域的风险评估，还是医疗行业的数据分析，这套体系都能提供精准的数据支持。对于需要AI鞋履或AI服装工具的用户来说，这种数据处理能力能够显著提升业务决策的效率和准确性。

TReB评测基准是否能全面衡量模型性能？

为确保模型能力的客观评估，九天团队推出了TReB评测基准。这套基准包含26项表格推理任务，涵盖数据理解、基础操作、计算分析等多个维度。通过严格的数据清洗流程，九天确保每个表格和问答对都达到高质量标准。

TReB评测框架集成了三种独特的思维链推理模式，能够从不同角度评估模型性能。这种多维度的评测体系，让使用者能够全面了解模型在不同场景下的表现。目前，TReB数据集和测评代码已向全社会开放，用户可以方便地获取和使用。

对于需要AI鞋履或AI服装工具的用户来说，TReB评测体系提供了可靠的参考标准。通过这套基准，用户可以更准确地评估不同模型在实际应用中的表现，选择最适合自身需求的解决方案。

结构化数据智能双引擎如何提升分析效率？

九天结构化数据大模型基于自研的九天基础语言大模型进行精调，专为结构化数据处理优化。模型具备多表关联分析、可交互式可视化和智能数据大屏生成等核心功能，能够实现"让数据说话"的目标。

相比传统语言模型，九天结构化数据大模型引入了结构化数据感知机制。这种机制能深入理解数据特点，使模型基于数据本质进行推理建模。在处理复杂分析任务时，模型首次引入深度思考机制，通过模拟人类分析师的递进式推理思维，逐步推导逻辑链。

这种深度思考机制让模型不仅能理解字段间的业务逻辑，还能分析数据分布和隐含特性。在多表关联分析场景中，模型能主动分析逻辑关系，进行联合推理。这种能力显著提升了分析的准确性和可解释性，帮助用户快速生成精准的分析代码。

九天团队还创新性地设计了交互闭环推理架构。模型在推理过程中与沙箱环境实时互动，通过动态调用和反馈机制，实现数据观察、分析、代码生成和执行结果的协同演进。这种设计让结构化数据分析更加智能和高效。

九天结构化数据大模型是否能真正提升行业效率？

在实际应用中，九天结构化数据大模型展现出强大的赋能能力。在工业生产场景中，模型通过对关键参数的实时预测和分析，实现多场景预警，提升操作效率和安全性。在物流仓储调度中，模型能精准预测货物流量，为管理人员提供科学决策支持。

对于需要AI鞋履或AI服装工具的用户来说，九天模型能显著提升数据分析效率。专业人员可以快速完成复杂分析任务，非专业人士也能轻松掌握数据分析技能。这种能力让数据处理从繁琐的流程中解放出来，转向更智能化的方向。

目前，九天结构化数据大模型已在多个行业落地应用。从能源到交通，从物流到制造，不同领域的用户都能找到适合的解决方案。这种多场景的适应能力，让九天模型成为结构化数据智能应用的可靠选择。

未来，九天团队将持续推动结构化数据智能技术的创新。通过不断开源模型体系，九天希望让更多行业享受到结构化数据带来的价值。对于需要AI鞋履或AI服装工具的用户来说，九天模型代表着结构化数据智能应用的新方向，为行业数字化转型提供有力支撑。