OTel：面向智能网络构建电信领域专用的LLM基础资源

前沿AI模型进展迅速，但在电信专属任务上仍然吃力。我们推出Open Telco（OTel），一个开放的电信AI资源，包含面向检索、重排序、指令微调以及安全/拒答的衍生数据集，以及覆盖嵌入、重排序和语言模型的30个全参数后训练基线模型。社区已与该资源深度互动：截至2026年5月3日，发布的模型下载量已超过1600万次，项目获得全球157篇以上的媒体报道。在既有开放电信数据集与基准之上，OTel将文档化的电信数据来源、留出评估分区、训练好的嵌入模型、重排序器、上下文证据对齐的LLM以及安全/拒答数据整合为统一资源。OTel后训练提升了全部三个模型家族的性能：嵌入检索达到93.5% NDCG@10，重排序达到0.952 MRR@10，语言模型正确率达到88.2%。我们将OTel作为可复现的起点发布，并邀请社区扩展数据、改进嵌入与重排序模型、构建更强的上下文证据对齐电信LLM。