色域网 流膂力学专用版DeepSeek，单GPU可跑，资本量入为出高达100倍

又一专科领域告捷引入 AI 工程师！色域网

而且如故基于 DeepSeek、Qwen 等国产大模子打造，国内推敲东谈主员齐能用的那种。

不卖关子了，这便是由英国埃克塞特大学初旭副素养团队与北航王文康副素养团队长入打造的OpenFOAMGPT，将 AI 工程师告捷引入诡计流膂力学 ( CFD ) 领域。

算作一门介于数学、流膂力学和诡计机之间的交叉学科，CFD 主要推敲怎样通过诡计机和数值方法来求解流膂力学的戒指方程，对流膂力常识题进行模拟和分析。

而两位华东谈主副素养领衔的这项推敲，主要孝顺在于：通过使用国产模子将有关资本狠狠打下来了。

在保抓左右性能的前提下，国产的 DeepSeek V3 和 Qwen 2.5-Max 与海外顶级交易模子比较，可已毕高达 100 倍的资本量入为出。

况兼还守旧腹地化部署，团队使用QwQ-32B 模子告捷已毕了腹地化初始。

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具体咋回事儿？底下详备来看。

基于国产模子的 AI CFD 工程师

举座而言，在将 AI 工程师引入 CFD 领域这件事上，团队此次主要已毕了"国产化替代"，并探索了在单 GPU 环境下的腹地部署决议。

一切的一切，齐是为了已毕镌汰资本这一中枢缱绻。

据了解，CFD 领域的网格分袂、范围条目诞生、求解器选拔等职责频频需要专科工程师插足大量时间，且操作流程中容错空间极小。

而在之前的推敲中，初旭团队开采的 OpenFOAMGPT 依然约略已毕，让推敲者通过简便当然讲话（如"构建三维湍流气泡上浮模子"或"将湍流模子从 k- ε 切换到 LES "等），自动生成并修正相应的 OpenFOAM 代码。

这一口头权贵镌汰了 CFD 仿确切使用门槛，不外那时 OpenFOAMGPT 使用的如故GPT-4o 和 o1 模子，不仅价钱欢叫，而且未便于国内推敲者使用。

于是此次，两个团队长入推出最新版 OpenFOAMGPT，告捷整合了两款提高的国产大讲话模子：

DeepSeek V3（671B）

Qwen 2.5-Max：通义千问旗舰版模子色域网

加上之前的 GPT-4o 和 o1 模子，团队接下来进行了一系列 zero shot 的 CFD 案例测试，包括 falling droplets 和 rising bubble 等经典复杂场景。

模子价钱和执行发达如下：

推敲效能标明，在保抓左右性能的前提下，国产的 DeepSeek V3 和 Qwen 2.5-Max 与海外顶级交易模子比较，可已毕高达 100 倍的资本量入为出，为科研机构与中小企业提供了更具经济性的本领选拔。

此外，团队还告捷尝试了腹地部署决议，使用 QwQ-32B 模子已毕腹地化初始。

团队暗示，固然现在大讲话模子在 CFD 自动化运用中仍靠近挑战，但翌日可从模子微调、多模态交融等想法纠正，以已毕更高效的 CFD 处分决议。

团队先容

如开端所言，这项推敲由英国埃克塞特大学初旭副素养与北航王文康副素养领衔，其余作家包括：

徐冉：初旭团队德国斯图加特大学博士生，共同第一作家

冯晶森：初旭团队埃克塞特大学博士生

张清福：北京航空航天大学流膂力学推敲所

Sandeep Pandey：初旭团队毕业博士

团队暗示，这项推敲的紧迫好奇景仰在于：

1、镌汰专科门槛：OpenFOAMGPT 让非专科东谈主员约略通过当然讲话形色需求，无需深远学习复杂的 OpenFOAM 敕令与参数，即可完成基础案例构建与优化诊治。

2、资本与纯真性优化：不同范围的用户群体可凭证精度需求、高下文要乞降预算终局，纯真选拔 DeepSeek 或 Qwen 模子，以致可选拔在腹地环境部署微型模子进行老师。

3、跨领域运用出息：该本领框架有望与 Ansys、COMSOL 等主流 CAE 软件深度交融，进一步拓展 AI 在自动化仿真、并行参数调优和实时优化等领域的运用空间。

4、东谈主机互助的价值：推敲团队强调，鉴于 CFD 问题自己的物理复杂性和大讲话模子生成本色的不笃定性，专科东谈主员的监督与审核仍是保险模拟准确性和数值清爽性的关节步履。

更多细节宽宥查阅原论文。

论文：

https://arxiv.org/abs/2504.02888

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