2025年8月1日，丰农控股（FN Holding）正式在全球两大顶级开源平台 GitHub 与 Hugging Face 发布 FN-LLM 模型。面向全球开放代码与权重下载的同时，丰农控股同步提供从云端调用到完全私有化部署的整套解决方案。

开源地址：

GitHub: https://github.com/fnholding/FN-LLM

Hugging Face: https://huggingface.co/fnholding

这是国内农业垂直领域首次实现真正意义上的开源大模型，为全球智慧农业发展注入了全新动力，旨在让 AI 技术真正走进田间地头，赋能每一位农业从业者。

一、农业专属数据底座：知识更贴近生产现场

FN-LLM 的训练数据并非单纯依赖通用语料，而是构建于丰农控股多年在农业技术服务与生产数据上的深厚积累。这使得 FN-LLM 的建议更具实操性与落地性，显著区别于通用大模型：

权威农业知识： 整合农业教材、经典专著、科研论文、以及一线专家经验，全面覆盖种植、植保、畜牧、水产、园艺等全产业链知识体系。

真实农事数据： 源于多年农业技术服务记录、线上问答、农事方案与实地诊断日志，确保模型建议可直接用于指导生产。

农资商品知识库： 涵盖数万条农药、化肥、农机具等商品信息，包括成分、适用对象、使用时间与方法等关键参数，提供精准的农资匹配。

精标数据集 FN-dataset： 包含超 5,000 条高质量农业问答对，经过专业清洗与人工标注，精准匹配生产实际需求。

二、技术架构与优化亮点

FN-LLM 采用基于 Transformer 解码器结构，拥有 32 层网络，隐藏层维度 4,096，前馈层维度 11,008，并配备多头注意力机制（32 头 × 128 维），确保了模型强大的处理能力。

参数规模：

FN-LLM-2B： 20 亿参数，低算力友好，尤其适合农业现场的边缘部署，可在 6GB 显存下运行。

规划中： FN-LLM-7B、FN-LLM-13B，将服务于高精度科研与多模态任务，满足更复杂的农业需求。

上下文长度： 支持 8K Token 输入，能处理农技长文档、复杂生产方案等长文本，提升推理的深度与准确性。

优化策略：

全参数微调 (Full Parameter Fine-Tuning) ＋ LoRA 双模式支持： 提供灵活高效的模型微调方案。

领域特定词表与分词器优化： 使农业术语识别准确率提升 18%，大幅降低误解，确保专业沟通无障碍。

KV-Cache 持久化 ＋ FlashAttention： 大幅提升多轮对话性能，让农业问答与决策过程更加流畅高效。

量化支持： 支持 INT8 / INT4 双模式，显存节省最高 70%，使模型能够在更低配置的硬件上运行。

三、性能与实测指标

FN-LLM 在多项关键指标上表现出色，充分验证了其在智慧农业领域的卓越性能：

推理延迟： 在 NVIDIA A100 GPU 上，1K Token 平均延迟仅 40ms，实现接近实时的响应。

吞吐量： 单卡生成速度可达 200+ Token/s，确保高效率信息产出。

农业问答准确率： 基于自建的 3,000 条农业 QA 测试集，正确率高达 92.4%。

病虫害诊断综合准确率： 结合图像识别与文本推理，准确率达到 89.7%。

农事计划合理性： 经农业专家评测，均分高达 4.6 / 5，显著高于通用大模型所提供的建议。

跨区域适配能力： 结合气象与土壤数据动态调整建议，精度提升 23%，适应不同地域的农业生产环境。

四、部署与集成能力

FN-LLM 提供了灵活多样的部署与集成方案，旨在最大化便利用户：

云端调用： 可通过 Hugging Face 平台在线体验，无需本地部署，开箱即用。

本地化部署： 支持 GGUF 格式与 OLLAMA 一键部署，完美适配低算力服务器与农业现场边缘设备。

API 接口： 提供 RESTful / gRPC / Python SDK 接口，支持与农业物联网（IoT）平台无缝对接，实现实时农情驱动 AI 推理。

安全与隐私： 采用私有化部署 ＋ RAG（检索增强生成）模式，确保农业数据资产的绝对安全，满足对数据隐私有严格要求的农业企业和科研机构。

五、真实应用场景示例：从田间地头到“识农AI”小程序

FN-LLM 的强大能力不仅体现在复杂的生产方案中，更已通过丰农控股自研的面向终端农户的“识农AI”小程序，成为服务上百万农户的真正落地应用。

“识农AI”小程序： 这是一个集成了农业百科、病虫害识别、农事问答等功能的智慧农业工具。农户只需通过手机拍照或文字描述，即可获得基于FN-LLM大模型提供的精准诊断和科学建议，解决日常生产中的实际难题。

柑橘生产管理： FN-LLM 能够提供“阶段＋策略”式的专业输出，这是通用大模型难以实现的农业精细化管理能力。

膨大期： FN-LLM 可精准建议调配氮、磷、钾与中微量元素，促进果实均匀膨大并减少畸形果。

成熟期： 模型会建议降低氮肥比例，强化磷钾供给，以显著提升柑橘的糖度与风味。

通过这样的专业指导，农户能更科学地管理作物，实现增产增收。

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六、核心优势总结

FN-LLM 的核心优势在于其深入农业的专业性、极致的部署灵活性、卓越的推理速度，以及真正的开源开放，为智慧农业带来了变革性的解决方案。

七、共建智慧农业开放生态

丰农控股坚信，AI 技术不应只存在于实验室，而应真正走进田间地头，赋能每一位农业从业者。正因如此，我们发布了 FN-LLM 这一真正开源的农业大模型。这不仅是一次技术突破，更是一次面向全球的开放合作邀请。

我们已将 FN-LLM 的能力融入到自研的 “识农AI” 中，打造了一个真正落地的农业垂直应用，为上百万农户提供了精准的病虫害诊断和农事建议。我们坚信，通过这种开放技术与共享资源的模式，能够加速农业AI的普及与升级。

未来，丰农控股将持续优化模型规模、扩展多模态能力，并诚挚邀请全球农业科研机构、企业和开发者，共同参与到 FN-LLM 的生态建设中来，携手推动智慧农业的繁荣发展。