IndustryForge-27B：面向工业 CAD 的领域增强多模态基础模型

IndustryForge-27B 是基于 Qwen3.5-VL-27B 构建的多模态大模型，整合了六个工业 CAD 子语料库（约 5.2 万个样本），采用统一多任务 SFT 方法训练，覆盖 CAD 视觉问答、参数化建模代码、装配体代码及 Inventor/SolidWorks 的 COM API。在四个 CAD 基准上较基座模型平均提升 33.65 个百分点，超过 GPT-5.4；在十一个通用基准上平均提升 1.56 个百分点，无明显灾难性遗忘。该模型将作为工业智能体下游项目的统一基座。

通用多模态模型在工业 CAD 设计任务上表现不足，单一任务的微调又过于狭窄。IndustryForge-27B 通过整合多个领域子语料并统一训练，在 CAD 基准上大幅领先基座模型且超越闭源强模型，同时保持通用能力不退化。这为工业智能体从零件到装配体、从设计到软件操作的全栈应用提供了可行路径，可能降低工业自动化设计的入门门槛。

模型之所以能在领域任务上大幅提升，关键在于将多样化的工业 CAD 数据（视觉问答、参数化代码、装配体代码、COM API 调用）整合为统一的监督微调数据集，让模型同时学习视觉理解和代码生成能力。这种多任务联合训练机制使模型能处理上层智能体发起的多种指令，避免了单任务模型的局限性，同时通过保留基座参数和中等规模数据，避免了灾难性遗忘。

对产品层面，该模型可作为工业软件（如 Inventor、SolidWorks）自动化操作、CAD 设计的 AI 助手基座，减少人工编写参数建模和 COM 脚本的成本。对研发流程，可加速从设计到制造的全流程自动化，减少重复性工作。但证据未提供推理成本、部署资源或实际工程适配信息，因此具体商业影响需进一步验证。

• 将 IndustryForge-27B 集成到 CAD 插件中，实现自然语言指令生成参数化建模脚本，减少工程师重复劳动。
• 基于该模型开发工业知识问答助手，覆盖工程图纸理解和三维几何截图分析，提升设计审阅效率。
• 利用其 COM API 代码生成能力，为 SolidWorks 和 Inventor 构建自动化工作流，支持批量操作。
• 以该模型为基座，开发从零件设计到装配体生成的一体化工业智能体，服务中小型制造企业。

• IndustryForge-27B 在真实工业场景中的推理速度和部署成本如何？证据未提供。
• 模型的 COM API 代码在真实 Inventor/SolidWorks 环境中的成功率和安全性尚未验证。
• 训练数据的具体来源和质量控制方式未被披露，可能影响复现和合规。
• 与 GPT-5.4 对比的基准设置和评估细节未给出，公平性待确认。