LevelField

LevelField：面向工程图纸的制造工艺规划模型

LevelField** 是面向**非标机加工工艺规划**的开源多模态模型，参数量为 **9B**。模型辅助工艺工程师解读二维制造图纸，起草加工工艺路线，并提出优化建议。

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更新历史

[10/10/2026] 更新后训练权重，提升模型性能。（v0.1.1）

模型概览

项目 说明

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开发者 Level AI（蓝沃AI）

基础模型 Qwen3.5-9B

参数量 / 精度 9B / BF16

发布格式 safetensors 合并权重，约 20 GB，附推理配置文件

语言 中文、英文

主要任务 图纸解读、制造工艺规划

许可证 Apache 2.0；遵守许可证条款的前提下允许商业使用

核心能力

能力 说明

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图纸解读 提取零件名称、图号、材料、尺寸、公差、表面粗糙度及其他技术要求。

工艺规划 根据经工程师确认的加工要求，提出工序顺序，识别不适用的工艺，并给出优化建议。

工艺覆盖 支持下列 18 类制造工艺；请求示例使用相同的候选工艺列表。

候选工艺：** 车削、铣削、钻削、磨削、铸造、锻造、热处理、表面处理、电火花加工、钳加工、装配、齿加工、钣金成型、焊接、线切割、激光打标、检验、下料。

图纸处理流程涵盖 PDF 和图像文档。下方 API 示例发送 JPEG 图像；使用该 API 流程处理 PDF 时，请先将相关页面渲染为图像。

Quick start

• 在线体验

打开 LevelField 在线体验，无需本地部署即可探索图纸到工艺规划的流程。

• 下载模型

• 启动 vLLM 服务

原始发布说明列出的部署要求：

vLLM 0.19.1 或更高版本。

至少 1 张 NVIDIA H100 GPU。

测试环境使用 NVIDIA CUDA 12.9。

原始说明未给出 GPU 显存容量、并发量和图像大小。实际显存需求受输入和服务配置影响；约 20 GB 的权重大小并不等于运行时所需的总显存。

在兼容的 CUDA 环境中安装 vLLM 并启动服务：

该配置将服务绑定到本机，设置 32,768 token 的服务上下文上限。此数值是部署参数，并非模型最大上下文能力的声明。

• 提交图纸请求

安装客户端：

将清晰的图纸保存为当前工作目录下的 test.jpg ，然后运行以下示例。提示词要求模型从 18 类候选工艺中给出工艺序列。

示例通过 chat template kwargs 开启思考模式；当响应包含 reasoning 字段时，先打印该字段，再打印最终回答。请配合上方包含 --reasoning-parser qwen3 的服务配置使用。

如需发送 PNG 图纸，请修改文件路径，并将数据 URL 的 MIME 类型改为 image/png 。图像请求格式参考 vLLM 多模态输入文档。

如果生成达到 2,000 token 上限时回答仍未完成，可在可用上下文容量内增大 max tokens 。

建议使用流程

• 提供清晰的图纸，包含必要的视图和标注。
• 对照图纸核实模型提取的要求，尤其是单位、公差、材料和表面粗糙度。
• 补充生产数量、毛坯形式、可用设备、刀具和检验能力等约束。
• 根据已确认的要求与约束生成工艺路线。
• 由具备资质和经验的工艺工程师审核后，再用于生产。

训练背景

据 Level AI 发布说明，模型使用来自 16 家工厂的 10 万张制造图纸与工艺卡进行微调和强化训练。数据构建与结果验证由 Level AI 工程团队和 36 位拥有 20 年以上一线经验的工艺工程师共同完成。

发布说明尚未披露数据集划分、训练超参数、强化训练方法，以及数据集获取方式和授权细节。

已报告的评测结果

场景 报告结果

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内部评测 模型工艺推理与资深工艺工程师决策的一致性超过 95%

客户试点 工艺路线起草时间缩短约 60%

以上为开发者报告的结果。发布说明未提供评测样本量、评分标准、对比基线或不确定性估计。一致性指标不应直接视为通用准确率；实际节省的时间也可能随生产场景而变化。

使用范围与局限

LevelField 用于辅助工艺工程师解读图纸和规划工艺。生成的路线属于待审核建议。

细小标注、密集图纸和含糊的几何信息可能导致提取遗漏或错误，应重点核查。

信息缺失可能导致无依据的假设，建议要求模型明确列出不确定项。

仅凭图纸无法确定现场可制造性，还需验证设备能力、夹具、刀具、材料状态和检验要求。

本次发布尚未分别披露不同产业、制图规范、材料和语言下的表现。

本次发布未确立经过验证的数控程序生成或自主生产控制能力。

许可证与反馈

LevelField 采用 **Apache 2.0** 许可证。再分发或商业集成前，请查阅仓库许可证条款。

如需反馈问题，可前往 Hugging Face 社区讨论区，尽量提供服务版本、配置、提示词和可公开分享的复现样例。