做大模型训练的团队大概都踩过同一组坑：Megatron-LM 吞吐高，改一个模型却要动并行切分和一堆配置；Hugging Face 那套上手快，规模上去吞吐就掉；到了具身模型，VLA 与 WAM 又得换第三套工具链，数据格式、分布式策略、评测环境各写一遍。要在国产芯片上跑，多半还得长期维护一个跟不上的分支。
LoongForge
下面讲清它解决什么、几项关键优化、怎么跑起来，以及门槛在哪。
LoongForge 是什么？
LoongForge 是百度智能云百舸团队开源的训练框架，前身是内部的 AIAK-Training-LLM，采用 Apache 2.0 协议，2026 年 4 月公开源码。它覆盖预训练
核心亮点：
- 双后端分工——LLM、VLM 与 Diffusion 走 M
- 吞吐加速——具身模型达到开源基线 1.79 到 4.38 倍
- MoE 负载均衡
- 自适应 FP8
- VLM 组件组合
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