第四范式4Paradigm

第四范式是什么

第四范式是一家面向企业提供人工智能平台、行业解决方案和算力产品的技术公司。

其产品覆盖预测类AI、行业大模型、生成式软件开发、模型管理和生产部署。

核心产品

先知AIOS 5.0

先知AIOS是第四范式的核心平台，用于构建、部署和管理面向行业场景的大模型。

• 通过自然语言辅助业务人员构建行业模型。
• 利用多种行业数据形成场景模型。
• 统一纳管企业已有和新建模型。
• 支持模型部署、推理和生命周期管理。
• 适配国产化算力与信创环境。
• 连接算法人才和任务揭榜资源。

行业大模型如何落地

平台强调围绕明确业务指标构建模型，而不是只部署一个通用聊天机器人。

1. 确定需要预测、生成或优化的业务目标。
2. 盘点结构化、文本、图像和设备等数据。
3. 明确数据权限、质量与使用边界。
4. 选择行业基座模型和算力环境。
5. 完成训练、微调或检索增强配置。
6. 用历史数据进行离线评测。
7. 设置人工复核与业务规则。
8. 在小范围生产流量中灰度验证。
9. 监控准确率、延迟和资源成本。
10. 根据反馈持续更新数据和模型。

4Paradigm AIGS

AIGS基于式说大模型能力，用生成式AI帮助企业开发和改造软件。

• 根据需求生成代码片段。
• 构建企业知识库应用。
• 辅助代码审查和问题定位。
• 把Copilot嵌入现有业务软件。
• 按企业规则自动执行工作。
• 拆分并处理多步骤复杂任务。
• 支持应用部署和持续迭代。

AIGS的三个应用阶段

企业知识库

AIGS可连接企业内部知识，并结合知识图谱进行交叉验证和结果溯源。

• 先按部门和权限整理知识范围。
• 清理重复、过期和互相冲突的内容。
• 为文档配置版本和责任人。
• 在回答中保留证据和引用位置。
• 敏感内容按岗位控制访问。
• 高风险答案必须由业务人员确认。

企业Copilot

Copilot可以调用软件内的数据和功能，通过对话帮助员工完成业务操作。

• 销售人员可分析客户需求。
• 客服可检索规则并生成答复草稿。
• 产品团队可辅助模拟和设计优化。
• 运营人员可生成和调整营销内容。
• 研发人员可获得代码与审查辅助。
• 所有自动操作应保留审计记录。

4Paradigm SHIFT

SHIFT把第四范式底层AI能力与行业经验组合成可交付的智能化方案。

• 金融风控和交易反欺诈。
• 零售推荐与精准营销。
• 制造质量检测和设备维护。
• 能源设备状态预测。
• 交通巡检和异常识别。
• 医疗健康风险管理。
• 水务预测和应急辅助。

SageOne算力平台

SageOne通过软硬件协同和统一交付，为模型开发、训练、部署与运维提供算力。

AutoML能力

AutoML用于降低特征处理、算法选择、参数调优和模型部署的人工门槛。

• 适合有明确标签和业务目标的数据任务。
• 不能替代数据质量和因果关系判断。
• 自动最优指标不等于业务效果最优。
• 上线前必须检查公平性和稳定性。
• 模型漂移后需要重新评估和训练。

私有化部署

AIGS支持企业私有化部署，官方强调数据可留在本地且无需调用外部大模型。

• 可部署在客户自有数据中心。
• 可按要求适配国产化软硬件。
• 内部知识与权限体系可在本地管理。
• 部署拓扑和组件取决于项目需求。
• 离线环境仍需确认升级和授权方式。
• 验收前应完成安全和性能测试。

第四范式使用教程

1. 明确项目目标、用户范围和成功指标。
2. 通过售前渠道预约产品交流或演示。
3. 提供脱敏后的场景和数据说明。
4. 选择先知、AIGS、SHIFT或SageOne组合。
5. 评估数据量、并发、模型和算力需求。
6. 确定云端、本地或软硬一体部署方式。
7. 完成概念验证和业务指标评测。
8. 在合同中约定价格、服务和数据责任。
9. 部署平台并接入身份与权限系统。
10. 开发首批模型、知识库或智能应用。
11. 灰度上线并监控质量和成本。
12. 通过培训和运维机制持续扩展场景。

产品版本与价格

第四范式面向企业按项目销售，公开官网没有统一的按月或按年标准套餐。

截至2026年8月30日，官网仅提供预约演示和售前咨询，最终费用以方案和合同为准。

采购时应确认什么

• 软件许可按用户、节点还是算力计费。
• 模型调用和第三方组件是否另收费。
• 实施、迁移、培训和维保是否包含。
• 升级、扩容和新增场景如何计价。
• 硬件质保和替换时限。
• 项目验收指标和未达标处理方式。

数据安全与隐私

企业部署应在官网隐私政策之外，用合同明确业务数据和模型数据的处理责任。

• 定义数据控制者、处理者和访问人员。
• 敏感数据进入平台前完成分级和脱敏。
• 限制训练、检索与日志的使用范围。
• 配置传输加密、存储加密和密钥管理。
• 设置日志、缓存和备份的保留周期。
• 明确项目结束后的数据返还与删除。

生成式AI风险控制

• 知识库回答可能出现幻觉或错误引用。
• 代码生成结果必须经过测试和审查。
• 智能体调用业务系统应采用最小权限。
• 高风险决定不能完全交给模型自动执行。
• 训练数据需核对版权和使用授权。
• 模型输出应记录版本、时间和证据。

官方开源项目

第四范式官方GitHub组织公开了OpenMLDB、OpenAIOS Platform等项目。

OpenMLDB适合什么场景

OpenMLDB是一款机器学习数据库，重点解决在线与离线特征计算的一致性。

• 实时推荐和精准营销。
• 广告点击欺诈检测。
• 金融风控和实时决策。
• 流式数据特征工程。
• 训练与在线推理特征复用。

OpenAIOS Platform部署条件

该开源平台基于Kubernetes构建，需要具备容器平台与存储运维能力。

• Kubernetes集群。
• NGINX Ingress Controller。
• Harbor镜像仓库。
• Keycloak身份系统。
• CephFS共享存储。
• MongoDB数据库。

开源与商业产品的边界

部分底层组件开源，不代表第四范式全部企业产品和式说大模型都可免费部署。

• 开源仓库按各自许可证使用。
• 商业产品需要单独采购许可。
• 模型权重和行业数据通常不随代码开放。
• 企业支持、实施和维保属于商业服务。
• 开源自建成本包括算力、安全和运维。

适合哪些企业

• 需要规模化建设机器学习平台的企业。
• 希望在本地部署行业大模型的组织。
• 有大量内部知识和业务系统的集团。
• 需要信创算力适配的政企客户。
• 需要反欺诈、推荐或预测应用的行业客户。
• 具备数据治理和持续运营能力的团队。

产品优势

• 覆盖模型开发到生产运维的完整链路。
• 兼顾预测类AI和生成式AI。
• 支持私有化和国产化算力环境。
• 提供行业方案与企业实施服务。
• 拥有AutoML、模型纳管和算力产品。
• 部分底层技术提供官方开源版本。

使用限制与注意事项

• 面向企业采购，不是个人免费聊天工具。
• 官网没有统一公开标准价格。
• 部署成效依赖数据质量和业务配合。
• 私有化仍需持续运维和模型治理。
• 生成结果和自动决策需要人工监督。
• 开源组件不等于商业平台整体开源。

常见问题

第四范式主要提供什么产品？

主要包括先知AIOS、AIGS生成式软件平台、SHIFT行业方案和SageOne算力平台。

先知AIOS适合做什么？

它用于构建、部署和纳管行业大模型，并支持信创算力和企业级模型管理。

第四范式AIGS能生成代码吗？

可以，它支持代码片段生成、知识库应用、代码审查、部署和企业Copilot。

第四范式支持私有化部署吗？

支持，AIGS明确提供私有化方案，可让企业数据留在本地环境中处理。

第四范式产品如何收费？

官网未公开统一套餐，通常根据产品模块、部署方式、算力和实施范围定制报价。

第四范式有哪些官方开源项目？

官方公开OpenMLDB和OpenAIOS Platform等项目，两者均采用Apache-2.0许可证。

第四范式整体是开源平台吗？

不是，开源组件不代表先知AIOS、AIGS、SHIFT、SageOne和模型整体开源。