中国农业大学的神农大模型3.0发布。
一半的体积，超越前代更强的性能，并且完全跑在了国产的寒武纪芯片上。
中国农业大学，1905年的京师大学堂农科大学，中国现代农业高等教育的根儿。从北京大学农学院、清华大学农学院，到华北大学农学院，几股中国农业教育的顶尖力量，在1949年汇流成了北京农业大学。后来，又和北京农业工程大学合并，在1995年，正式定下了“中国农业大学”。
名字在变，但骨子里那股想把地种明白的劲儿没变。
特别是最近这些年，人工智能的风刮得这么猛，全世界都在琢磨怎么让机器变得更聪明。农大这群人也在想，AI能不能帮咱们把地种得更明白点，把民以食为天的农事儿，干出点新境界。
于是，故事就开始了。
2024年的1月1日，农大放出了消息，他们搞出了一个叫“神农大模型1.0”的东西。
大模型这词儿，那时候已经不新鲜了，大家都在聊。但专门给农业量身定做一个，还是头一遭。领头的是一位叫王耀君的青年科学家，一位副教授，带着中国农业大学信息与电气工程学院和中国科学院计算技术研究所的两个团队一起干。
他们想干嘛呢。
他们想解决大模型普遍存在的“幻觉”诟病问题，尤其是在农业领域。
神农1.0的脑子里塞满实打实的农业知识。团队找来了超过1000万条农业知识图谱数据，一张农业世界的庞大“关系地图”，谁跟谁是亲戚，谁能治谁，都标得清清楚楚。
光有地图还不够，还得有海量的真实案例。他们又喂给模型超过5000万条现代农业生产数据，再加上两万本农业类的专业书籍。把这些东西，农学、园艺学、栽培学、生物信息学、动物科学、动物医学、设施农业…… 能找到的都给它塞进去。
为了防止它瞎说，团队还用了知识图谱、向量数据库这些技术。就是给模型的回答上了一道“事实核查”的锁。你问它问题，它会先去这些数据库里比对一下，确保说出来的话有根据。
这时候的神农1.0，已经能干不少活儿了。你扔给它一段复杂的农业报告，它能帮你划重点，做摘要。甚至还能根据一些情况，帮你做点生产决策的推理。
这是个不错的开始。
2024年7月13日，在北京开的一个国际会议上，神农2.0又来了。
这次升级，核心就一个词，多模态。
如果说1.0是个能看懂文字的“农业书生”，那2.0就是个眼耳鼻舌身都用上的“田间多面手”。它不光能理解文字，还能看懂图片、听懂声音、分析视频。你拍张庄稼叶子的照片给它，它能瞅瞅是得了什么病。
2.0还引入了一个叫“多智能体”的设计理念。使其成为身怀绝技的“专家”。
比如，“神农·固芯”专门负责育种，天天琢磨基因的事。“神农·筑基”就是种植专家，管着地里的水肥光照。“神农·强牧”是养殖好手，关心猪牛羊的吃喝拉撒。“神农·问穹”则是个天文地理学家，盯着天上的卫星和气象。
这些“专家”不是各干各的，他们能互相打电话，协同工作。地里的传感器说有点旱，“筑基”知道了，马上去调整灌溉系统。天上的“问穹”说要下雨了，“筑基”又能提前做好排涝准备。
这就让AI不再是一个只能聊天的工具，而是能真正插手，去控制物联网、传感器和各种智能装备，让整个农场的生产效率大大提升。
给模型起名“神农”，这寓意也挺有意思。神农氏是咱们老祖宗，尝百草，教耕种，开启了华夏的农业文明。农大用这个名字，就是想在人工智能这个新时代，用大模型给农业科技，再开一条新路。
时间来到2025年10月13日。
在世界农业科技创新大会上，中国农业大学校长、工程院院士孙其信，正式发布了神农大模型3.0。
这一次，能力升级，而且更普惠了。
如果说前两代是在做“加法”，让模型懂得更多，能干更多。那3.0的核心，是在做“减法”，在另一个维度上实现了飞跃。
小体积、高智能、低成本。
这是3.0最核心的三个关键词。
大模型通常是越大越聪明，参数越多性能越好。但带来的问题就是，太“重”了。动不动就需要庞大的服务器集群来支撑，耗电量惊人，部署成本也高得吓人。这对预算有限的农业场景来说，非常不友好。你总不能为了管个大棚，先建个数据中心吧。
神农3.0就是要解决这个问题。
团队用上了动态稀疏和增量压缩这类技术。
“动态稀疏”，就是让模型在处理不同任务时，只激活最相关的那部分参数，而不是全部开动。“增量压缩”，则像是在不断地给模型“减肥”，去掉冗余的部分，保留最核心的精华。
效果是惊人的。
模型参数量直接缩小了50%。
更神奇的是，体积小了一半，关键任务的性能，反而还提升了5%。
这次，神农3.0一口气推出了三个版本：32B、7B、1B。
这个32B的版本，性能全面超越了上一代的70B模型。
而那个最小的1B版本，已经可以轻松地跑在一台叫做“神农—启航”的一体机上。这种简易设备，可以直接搬到田间地头，插上电就能用。
这就把大模型的门槛，从云端的数据中心，一下子拉到了农民触手可及的地方。
模型变“轻”了，只是第一步。神农3.0的另一个大招，是把2.0时代的多智能体理念，彻底发扬光大了。
他们推出了一个“神农智能体平台”。
这个平台，就像一个“人才市场”，里面已经预设好了36个不同领域的农业专家智能体，分成了智慧育种、智慧种植、智慧养殖等六大类。
而且，这些智能体学会了一项新技能，叫“角色特异性适配器”。
你可以把它理解成，模型学会了“角色扮演”。当需要它分析土壤数据时，它就瞬间“变身”成一个土壤学专家，调动所有和土壤相关的知识。当需要它识别病虫害时，它又立刻“附身”为植保专家。
这种“专人专事”的模式，让模型在处理复杂任务时的推理能力大大增强。
这个平台不只是农大自己用，它是个开放的生态。
它提供低代码开发工具，就算你不是顶尖的程序员，也能像搭积木一样，快速构建和迭代自己想要的智能体。它还兼容30多种编程语言开发的应用程序，这意味着各路开发者都能很方便地把自己的工具接进来。
更重要的是，这些智能体之间，可以相互调用和通信，形成一个协同作战的网络。
这就让农业AI，从过去解决单个问题的“单点智能”，进化到了能处理一整个复杂流程的“系统智能”。
这听起来可能有点抽象，我们来看看它在田里是怎么干活的。
在育种领域，一个叫“雁栖系列”的生菜，以前培育一个新品种，需要五六年时间。现在，智慧育种智能体接手了。它整合了上千万条基因数据和生产数据，通过算法飞速地筛选、组合、预测，优化育种流程。育种周期可大幅缩短至一两年。
培育出来的生菜，抗逆性更强，生病少了，农药用量也跟着减少了15%。
在北京怀柔区的神农AI农场，种玉米又是另一番景象。
这里部署了多个智慧种植智能体，它们联动着地里的各种传感器和天上的无人机。土壤的温湿度、氮磷钾含量、光照强度…… 二十多项农田参数被实时采集。智能体分析完这些数据，就能精准地调控水肥系统。
不多浇一滴水，不浪费一粒肥。
玉米亩产提高了，灌溉用水量减少了。
在北京昌平区的一个大棚里，则上演了一场多智能体协同作战。
一个巡检机器人，每天在大棚里溜达。如果它发现菜的叶子上出现了斑点。它马上把图片发给了“病虫害识别智能体”。
这位“植保专家”一看，立刻确诊了是叶斑病。
诊断结果不仅通知了农场主，还同步触发了“灌溉智能体”。灌溉智能体根据病情，马上调整了水肥配比，增加了一些能提高生菜抵抗力的微量元素。
整个过程，发现、诊断、决策、执行，一气呵成，几乎不需要人干预。
这套组合拳下来，人工成本大大降低。
养殖户也用上了。
在内蒙古、山西这些地方的许多用户，现在只需要用手机，连上智慧养殖智能体，对着自己家的牛羊拍张照片或者拍段视频。
智能体就能给出疫病的诊断建议。
这对于偏远地区来说，等于随身请了一位经验丰富的兽医。
所有这些聪明的应用，背后都需要一样东西来支撑。
算力。
也就是芯片的计算能力。
过去，算力基本是国外巨头的天下。神农3.0这次从训练到推理，全流程都建立在了国产的算力底座上。
合作方是寒武纪。
这是一家专注做人工智能芯片的公司。
神农3.0的开发，深度适配了寒武纪的AI芯片。比如，在训练模型这个最“吃”算力的环节，借助寒武纪的MLU-Link多芯互联技术，让多块芯片能像一个大脑一样协同工作，分布式训练的效率大大提升。
在推理环节，也就是模型实际应用的时候，结合了寒武纪一个叫做vLLM-MLU的高效推理引擎。这个引擎，让模型在寒武纪芯片上跑起来的成本，比在国外同类芯片上，大幅降低。
成本降下来，意义非凡。
它让农业AI在边缘计算场景的部署，真正变得可行。
边缘计算，就是把计算能力，从遥远的云端数据中心，推到离用户最近的“边缘”设备上。比如，直接在大棚里放一台能跑AI的机器。
神农团队和寒武纪就真这么干了。他们合作推出了一款叫“神农—拓疆”的一体机。
这个“铁盒子”，里面就搭载着寒武纪的芯片，能稳定地运行7B参数规模的神农大模型。它还做了“三防”设计，防尘、防水、防震，专门适配大棚里那种潮湿、复杂的环境。
最厉害的是，就算大棚里的网断了，这台机器照样能工作，提供实时的决策支持。
农业AI，走上了新路，走在了前列。
我们把这三代神农大模型放在一起看，就能清晰地看到一条进化之路。
从1.0解决“说话靠谱”的问题，到2.0学会“眼观六路”，再到3.0练就“瘦身”绝技并走近人民。
神农大模型的故事，就是中国农业AI，一步步从能用，到好用，再到用得起、用得放心的故事。
参考资料：
https://news.cau.edu.cn/mtndnew/d4810130efa6422a972dec05e67c674c.htm
https://news.cau.edu.cn/mtndnew/794571d7514343329a6570bfef481300.htm
https://news.cau.edu.cn/mtndnew/640547d621fa429cbaebe15c69447fda.htm
https://news.cau.edu.cn/mtndnew/11a011e1b64b4a7296b1b784adbfd2ed.htm
https://finance.sina.com.cn/jjxw/2025-10-15/doc-inftxywt8272201.shtml?froms=ggmp
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