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MOSS官网由复旦大学自然语言处理实验室维护，是国内首个类ChatGPT开源大模型的官方门户。网站围绕160亿参数中英双语对话模型MOSS，提供在线体验、代码下载、训练数据、插件示例及科研论文等一站式资源。所有模型、数据均以Apache2.0/CC BY-NC 4.0/AGPL 3.0协议开放，支持单卡3090即可本地部署，旨在降低中文大模型研究与应用的门槛。

主要功能

在线对话：无需注册即可与MOSS-003实时多轮对话，支持中英双语、代码生成、数学推理、文件上传解析。
模型下载：提供基座、指令微调、插件增强、偏好优化等4套完整权重及训练脚本，兼容HuggingFace一键加载。
插件体系：内置搜索引擎、计算器、文生图、解方程四大插件示例，可一键开启/关闭，展示工具调用流程。
数据开源：超100万条高质量多轮对话与30万插件交互数据，附带清洗与标注规范，支持学术再训练。
部署指南：给出Docker镜像、量化脚本、Gradio/Flask示例，覆盖A100/3090单卡、双卡、INT4/8推理方案。
社区支持：GitHub Issues实时答疑，邮件列表同步更新版本，定期举办线上分享会。

应用场景

科研教学：高校NLP课程大模型实践、论文复现、算法对比实验。
产品原型：初创公司快速构建智能客服、代码助手、教育问答MVP。
个人开发：程序员本地部署私有AI助手，保护数据隐私。
内容创作：自媒体自动生成文案、表格、代码片段，提升效率。
语言学习：师生利用中英双语对话进行口语与编程训练。

优势特点

开源彻底：权重、数据、训练代码全公开，商用仅需邮件报备零费用。
低门槛：INT4量化后单张3090即可运行，成本低于同类百亿模型。
中文优化：7000亿词中英语料预训练，中文知识覆盖显著优于纯英文基座。
插件示范：国内首个开源插件增强对话演示，便于二次开发。
社区活跃：复旦团队直接维护，GitHub星标过万，更新迭代快。