北大放出一个教育大模型 Omni-Edu，专做中小学教学。题目能解，错因能找，还知道这题挂在哪个课标上。4B 到 27B 三档，全开源，Apache-2.0 协议。

它是什么

一个面向 K12 的学习加教学模型，带一篇 arXiv 论文（编号 2609.23088）。训练目标拆成四块：

• 解题：跨科目跨输入形式
• 课标对齐：题目、概念、解法都能挂到课程标准和前置知识上
• 诊断：找错因，找没学牢的前置概念
• 教学：给反馈、追问、讲解，按情况调支持方式

后三块是通用模型和大厂教育模型都不做这么结构化的。举一个例子：一个初二学生说夏天更热是因为地球离太阳近。模型得先点破这个误区，再给一个引导问题，然后才解释。顺序不能乱，先诊断后讲解。

数据流水线

69999 条指令样本，15.96M 个监督 token，来源 100 多个，其中 60951 条是教育专用的。这批数据过了六道关：定能力分类、规则去重加答验、LLM 逐条判保留改写丢弃、多样性压缩、打分过滤、配教学指令。

三档规格

4B、9B、27B 三档，每档又出 BF16 和 FP8 两种权重。FP8 走 128 乘 128 分块量化，视觉塔和几个投影层不量化。4B 的 FP8 只要 5.14 GiB，8G 显存的卡就能跑。

考得怎样

OmniEdu-27B 在课标对齐那张表里，K12-Bench 精确匹配和 F1 都是第一。解题那组，GAOKAO-Bench 拿 94.87。教学那组，MathTutorBench 的脚手架胜率 78.74。教育微调后通用能力没掉，27B 的 GPQA 从 74.24 升到 77.78。

怎么上手

Transformers 直接加载 BF16，vLLM 起一个兼容 OpenAI 的接口，或者装 omniedu 的 SDK。SDK 支持 pip 装，五个子命令各管一摊：chat、task、batch、eval、judge。还能吃图，把学生作业拍照传进去，让它挑错、给逐步提示。

项目结构

Omni-Edu/
├── data_preparation/   六阶段数据流水线
├── sdk/                omniedu 工具包
├── training/           LLaMA-Factory 全参微调
├── pyproject.toml
├── index.html
└── style.css

data_preparation 占最大头，六个 stage 目录各自带 README 写清了输入输出。27B 那档要两节点。

值不值得

最打动人的是课标对齐加诊断缺漏这个定位。通用模型没有，大厂教育模型多为闭源 API，它把权重、数据、流水线、SDK 四件全放出来。短板也清楚：还在验证的路上，指望它直接当正式教学用的可以再等等。

Github：https://github.com/haolpku/Omni-Edu