白澤（Ostrakon-VL），淘寶閃購專為餐飲服務與零售門店打造的風控治理垂直領域開源大模型。
2026年2月，淘寶閃購正式發布“白澤”（Ostrakon-VL），並宣布相關技術能力向全行業免費開放。
基本介紹
- 中文名：白澤
- 外文名：Ostrakon-VL
研發背景,正式開放,核心技術,技術性能,運營模式,
研發背景
傳統治理模式下存在人力成本高、識別精度低的痛點。2026年2月26日，市場監督管理總局發布網路餐飲新規，該新規對相關平台運營提出了要求。同時，AI大模型的套用呈現出從通用能力向垂直場景深化的趨勢。
正式開放
2026年2月28日訊息，淘寶閃購正式發布專為餐飲服務與零售門店打造的風控治理垂直領域開源大模型——“白澤”（Ostrakon-VL），並宣布相關技術能力向全行業免費開放。
核心技術
白澤基於阿里雲通義千問Qwen3-VL-8B基座進行深度訓練調優，針對餐飲、零售門店場景的特殊需求進行了垂直領域適配。該模型提出QUAD數據治理方法，通過數據合成、多維度過濾、可學習性過濾、語義去重和能力覆蓋再分配四個階段，構建高質量訓練數據閉環。其採用三階段訓練策略，包括第一階段Caption Bootstrapping（關注關鍵視覺證據）、第二階段Offline Curriculum Learning (OCL)漸進式訓練、第三階段Mixed Preference Optimization (MPO)以提升細粒度判別力和輸出穩定性。為準確衡量模型能力，團隊構建了包含5818道題的專屬評測基準ShopBench，並提出了VNR（視覺必要性比率）和VIF（視覺干擾因子）新指標。根據ShopBench評測，白澤性能評分顯著超越同規模基座模型，在強噪聲、高異質性的真實門店數據中保持穩健的感知與決策能力。
技術性能
白澤基於阿里雲通義千問Qwen3-VL-8B模型進行訓練，針對餐飲、零售門店場景進行了適配，其參數效率較高。根據服務於餐飲和零售門店的公開基準ShopBench評測，白澤的平均分為60.1。
截至2026年2月，白澤已接入淘寶閃購超過100個生產場景，調用量超過10億，Token消耗量超過萬億。該模型在部署成本方面具備一定特點。
運營模式
“白澤”模型的運營模式以開源開放、行業賦能與社會共治為核心。模型採用Apache 2.0開源協定，模型權重與技術報告已通過Hugging Face等主流開源平台發布。該協定允許任何機構在商業或非商業場景下免費使用、修改和部署，調整後的代碼可閉源分發。
通過開源開放，連鎖品牌總部可利用模型管理分店合規情況，各大外賣平台也可借鑑該技術方案提升自身治理能力。淘寶閃購聯合生態夥伴與社會各方持續建設“3+1+AI”食品安全共治體系，並引入外賣騎士“隨手拍”作為流動治理的補充力量。
此外，“白澤”模型在淘寶閃購內部已接入超過100個生產場景，調用量達到10億級別。這有助於網路餐飲行業的各參與方以較低成本套用相關技術。
