北大一个教育模型,靠「HF 日榜第一」和一篇 Datawhale 通稿,52 天拿了 650 星
它是什么 北大实验室开源的一组「会教书」的模型(4B/9B/27B),在 Qwen 底座上用教学数据微调,能解题、对课标、找学生卡在哪、给引导,训练数据和评测代码都放了出来。
为什么火了 「北大」「HF 论文周榜第一」「胜过 GPT 和 Claude」这几个标签好转,又踩着教育部发文要建教育大模型的政策;10-29 Datawhale 公众号通稿多平台分发、11-05 导航站集中收录,每次曝光都带来一波星。
C你可以怎么跟 别再训一个教育模型。研究者照抄它的发布流程(抢 HF 日榜、中文通稿、导航站、发完每周补一样东西);开发者拿这类开放教育模型去做能直接用的辅导应用或 Skill,星和用户都在应用层。
- 数据(每天更新) · 建库 2026-09-15 · 696 星 · 7 天 +239
GitHub · 星数 数据 2026-10-09 → 2026-11-08(31 天,31 次观测)。10-28 以前的点来自 deeply / 存档补录,不是每天都有
haolpku/Omni-Edu 是北大 DCAI 团队开源的 K-12 教育模型,4B、9B、27B 三个尺寸,权重、训练数据、评测代码全放了出来。它在 GitHub 上 52 天涨到 653 星,最近一周 +247,还在加速。可真正下载来用的人很少:Hugging Face 上官方权重 30 天合计约 970 次下载,PyPI 包一周 61 次。它的星来自学术名气和中文媒体转载,不是来自用户。下面讲它是什么、星从哪来,以及一个不在名校实验室的开发者能从里面拿走什么。
一篇公众号稿,第二天涨了 52 星
2026 年 10 月 29 日中午 13:34,AI 开源社区 Datawhale 的公众号发了一篇稿,署名「北大 OpenDCAI 团队」,标题是《日榜第一,北大重磅开源 SOTA 级教育模型 OmniEdu!》。开头引了一句古话「知其然,不知其所以然」,接着问:「当 AI 第一次拥有近乎无限的知识之后,我们更应该追问,什么才叫『教会一个人』?」第三段放出最好转的那个数:和 GPT-5.4、Claude-Opus-5、Kimi-K3 等五个闭源模型比,OmniEdu-27B「在 60 次比较中胜出 51 次」。
同一天,这篇稿出现在搜狐(两个号)、知乎专栏和 TRAE 中文社区,是典型的公众号多平台分发。仓库当天也合进了一个 PR,在 README 里加了交流群二维码。之前一周它每天涨十几二十颗星,10 月 30 日一天涨了 52 颗(GitHub 逐日星数)。
它是什么
一组「会教书」的开源模型。底座是 Qwen3.5 / Qwen3.8,作者用约 7 万条教学数据做了全参数微调,README 把要训的能力拆成四块:会解题、能对上课标、能看出学生卡在哪、知道下一步怎么引导。论文的说法是「从 Solver 到 Tutor」,也就是从只会解题,到会当老师。
交付很完整:三个尺寸各有 BF16 和 FP8 两版;另有训练数据、数据处理流水线、训练入口、12 个基准的评测套件,还有一个 pip 包 omniedu。社区做的 GGUF 量化版合计下载约 2 万次(Hugging Face,11-06),比官方权重多得多。看来想在本地跑一跑的人,大多是去下量化版。
作者梁昊是北大博士生,同方向的前作 K12-KGraph 中了 NeurIPS 2026,有 458 星。所在实验室 OpenDCAI 有 DataFlow(8.4k 星)、DataFlex(3.4k)这样的老仓库,关注者现成就有。
星是一段一段怎么来的
| 时间 | 星数 / 每天涨 | 发生了什么 |
|---|---|---|
| 09-15 ~ 09-19 | 起步 | 建库,项目页先上,09-19 论文上 arXiv |
| 09-22 ~ 09-27 | 到约 190 | 进 Hugging Face Daily Papers;@HuggingPapers 发帖(35 赞、1,812 浏览),09-27 把它列为当周点赞最多的论文第一,这就是后来标题里的「日榜第一」 |
| 10-07 ~ 10-13 | 缓涨 | 陆续补上 FP8 权重、数据流水线、训练代码、评测套件、pip 包 |
| 10-14 | 187 → 227 | 科技行者《一个能解题的AI,为什么还不算一个好老师?》,腾讯新闻同步,带量不大 |
| 10-17 ~ 10-22 | 停在 227 | 没有新消息 |
| 10-23 ~ 10-28 | 每天 +10 ~ +24 | 来源没找到,推断是微信群或公众号转发 |
| 10-30 ~ 11-03 | 每天 +30 ~ +52 | 10-29 Datawhale 稿多平台分发;11-02 新浪转载 |
| 11-05 ~ 11-06 | +54 / +39 | ai-bot.cn(AI 工具集)等五六家 AI 导航站集中收录 |
(GitHub 逐日星数;11-06 共 653 星、103 fork。)
每一段加速都对得上一次曝光:先是论文榜单,再是媒体稿,最后是导航站。英文圈只有那两条 HuggingPapers 的帖子和一条 Reddit,没上过 HN,也没有大号转。fork 比例 16%,偏高,像是学生和研究者 fork 下来跑评测。曲线一天天往上爬,没有单日暴涨,看不出刷星的痕迹(推断;没法核点星账号)。
为什么是它
一,标签好转。 「北大」「日榜第一」「SOTA」「胜过 GPT-5.4 和 Claude」,中文 AI 媒体最爱的几个词它全占了,稿件标题基本就是这几个词拼起来的。
二,踩着政策。 2025 年 4 月教育部等九部门发文,要「打造自主可控教育专用大模型」。高校、教育科技公司、学校信息化的老师都在关注这件事,一个开源、能本地部署、按中国课标训练的模型正好接上。
三,故事讲得好。 「会解题不等于会教」是谁都认同的说法,论文配了一张把它和一排闭源大模型放在一起比的表。这两样拿来就能写成稿。
四,发完不停。 论文发出后两三周里每周都有新东西:FP8、训练代码、评测、pip 包。每次更新都给媒体一个新说法,也让工程向的人觉得这个仓库「能用」,值得点星。
收藏的多,用的少
653 星,对面是 Hugging Face 上官方模型合计不到 10 个 like、30 天约 970 次下载,PyPI 一周 61 次下载。大多数人点星,是觉得「北大的、SOTA、先收藏」。国内 ModelScope 上的下载没查到,真实使用量可能比这高一些。
更要看的是旁边那张表:
| 项目 | 形态 | 星数(11-06) | 和它比 |
|---|---|---|---|
| HKUDS/DeepTutor(港大) | 能直接用的 AI 辅导应用 | 5.58 万,一周 +5.7k | 拿走了「AI 家教」开源方向绝大部分星 |
| EduChat(华东师大) | 教育模型 | 974 | 2023 年发的,底座老 |
| Omni-Edu | 教育模型 | 653 | 同类模型里涨得最快 |
| Confucius3-Math(网易有道) | 数学解题模型 | 94 | 只做数学 |
| MuduoLLM(北师大) | 教育模型 | 84 | 单一 14B 纯文本 |
教育模型这一层,做得最好的也就几百到一千星;做成应用的 DeepTutor 是它的八十多倍。开源教育方向的星都流向能直接用的东西,而不是模型。
如果是你
C:学到的是一套学术开源的发布打法,但「再训一个教育模型」不值得跟。 它的星靠北大、HF 榜单和 Datawhale 这类渠道,这些跟进者拿不到;拿到了,天花板也就几百星。
适合谁:正在发论文、手里有模型或数据集的研究生和实验室,想让仓库多拿星;或者想在教育 AI 方向做开源应用、需要一个现成开放模型当底座的开发者。
不适合谁:没有学术背书、想靠训一个垂类小模型冲星的个人开发者(算力、评测和「SOTA」这个说法都要钱和名气);想冲几千星以上的(那个量级在应用层,看 DeepTutor)。
怎么做:
- 研究者照抄发布流程:arXiv 当天抢 HF Daily Papers,拿到榜单名次就写进中文稿标题,找 Datawhale 这类开源社区公众号发通稿,同步搜狐、知乎、社区论坛,再递给 AI 导航站收录;README 加交流群。发完两三周内,每周补一样东西(量化版、训练代码、评测、pip 包)。
- 开发者做它没做的那一层:拿 OmniEdu 这类开放的教育模型和数据做一个能直接用的东西,比如按中国课标出题、讲错题的本地辅导工具,给老师用的作业诊断插件,或者一个接进 Claude Code / Codex 的「家教」Skill。应用层才有星,也才有人真用。
- 换语言做:日、韩、东南亚的课标对齐还没人做开源版本。如果你在那边有教育圈的关系,同一个故事换个国家讲,竞争比中文少得多。
怎么获客:学术这一路,最重要的是 HF Daily Papers 的名次和一篇能被多平台分发的中文通稿。应用这一路,标题里点名「基于北大 OmniEdu」,借它的名气,然后递给中文 GitHub 推荐号和 AI 导航站。
什么时候之前:「教育专用大模型」的政策热度还在,媒体还愿意写。应用层的机会要趁 OmniEdu 这波余温,最好在 2027 年春季学期开学前发出来。
什么情况说明看错了:① OmniEdu 接下来一两个月涨到两三千星,或者 Hugging Face 下载明显上来,说明模型层的需求比这里估的大;② 有人基于它做的应用一个月过了千星,说明应用这条路已经被验证,该马上动手;③ 反过来,如果 DeepTutor 这类应用把课标对齐、错题诊断都做进去了,留给新应用的缝隙就小了。
研究底稿:竞品表、获客证据、完整研究报告
- 竞品
名字 在哪 上线 规模 它和这家不同在哪 EduChat(华东师大) 开源 2023-06 974 星 基座老、多为文本;OmniEdu 在辅导类基准上大幅领先,且多尺寸多模态 MuduoLLM(北师大) 开源 2025-05 84 星 单一 14B 文本模型,OmniEdu 覆盖三尺寸并训练教学行为 Confucius3-Math(网易有道) 开源 2025-06 94 星 只做数学解题,不做课标对齐、诊断与教学支架 HKUDS/DeepTutor(港大) 开源 2025-12 55.8k 星,近 7 天 +5.7k 是能直接用的辅导应用而非模型,拿走了 AI 家教开源方向绝大多数关注 Google LearnLM / ChatGPT 与 Claude 学习模式 / Khanmigo 大厂功能 2024-2025 海量用户 闭源通用模型加教学化;OmniEdu 卖点是开放权重、可私有部署、按中国课标训练 - 用户从哪来
- 查实 arXiv + HF Daily Papers(日榜/周榜第一):09-22 进 HF Daily Papers,@HuggingPapers 帖 35 赞 1812 浏览;09-27 列为当周最多点赞论文第一;论文页 54 upvotes
- 查实 中文 AI 媒体 / 公众号通稿多平台分发:10-14 科技行者/腾讯新闻;10-29《日榜第一,北大重磅开源 SOTA 级教育模型》同日见于搜狐、知乎、TRAE 社区、AI Express;11-02 新浪
- 查实 AI 工具导航站收录:11-05~06 ai-bot.cn、kldh、ai-all、来拆啦、AiBoss 收录,11-05 单日 +54 为观测最高
- 查实 持续更新(FP8、训练与评测代码、PyPI 包)与交流群:10-07~10-13 多次提交;10-29 README 加交流群
- 推断 实验室与前作网络(OpenDCAI DataFlow 8.4k 星、K12-KGraph 458 星):同组成员提交 PR;同作者前作同方向;因果为推断
- 查实 Reddit:r/learnmachinelearning 发帖,热度未知
haolpku/Omni-Edu 为什么能跑出来
一句话:北大 DCAI 实验室(张文涛组)博士生梁昊发的 K-12 教育开源模型(4B/9B/27B,基于 Qwen3.5/3.8 做全参 SFT)的代码与说明仓库。它的 star 不是「产品被用起来」带来的,而是「论文发布 → HF 日榜第一 → 中文 AI 媒体/导航站二次传播」带来的学术名气;10 月底到 11 月初的加速对应中文媒体和 AI 工具导航站的集中转载。
1. 基本数据
| 项 | 值 | 来源 |
|---|---|---|
| 建库 | 2026-09-15(项目页先上,论文 arXiv 2609.23088 于 09-19 提交) | GitHub API |
| 当前 star / fork | 653 / 103(2026-11-06 实时);数据卡 630 / 101 | GitHub API;github 库 repo_profile |
| 近 7 天 | +247,前 7 天 +143,状态「加速」,suspect 为空,fork/星 16% | github 库 repo_profile 2026-11-06 |
| 曲线 | 10-09 首次观测 187 星;10-17~10-22 停在 227~228;10-23 起每天 +10~+54,单日最高 11-05 +54 | 数据卡 daily |
| 作者 | Hao Liang(haolpku),北大博士生,方向数据中心 AI;同作者 K12-KGraph(NeurIPS 2026,458 星)是前作 | GitHub 用户页、K12-KGraph 仓库 |
| 所在实验室 | 北大 DCAI / OpenDCAI(DataFlow 8.4k 星、DataFlex 3.4k、Paper2Any 2.8k) | GitHub API |
| HF 论文页 | 54 upvotes;HF Daily Papers 09-22 收录,DailyPapers 账号 09-27 列为当周最多点赞论文第一 | HF papers API;X @HuggingPapers |
| HF 模型下载 | 官方 BF16/FP8 六个权重近 30 天合计约 970;社区 GGUF(mradermacher、prithivMLmods 及作者自己的)合计约 2 万;HF 模型 like 个位数 | HF API 2026-11-06 |
| PyPI omniedu | 0.1.0 于 10-12 发布,近 7 天 61 次下载 | pypistats |
关键对比:GitHub 653 星,而 HF 官方模型 like 合计不到 10、PyPI 一周 61 次下载。star 主要是「看见了、收藏一下」,不是使用量。
2. 竞品:做同一件事的都有谁
「开源的 K-12 教育专用大模型」这个赛道,中国学界有好几家,但 GitHub 体量都不大:
| 竞品 | 形态 | 上线 | 规模 | 和 OmniEdu 的不同 |
|---|---|---|---|---|
| EduChat(华东师大 ECNU-ICALK) | 开源模型 | 2023-06 | 974 星 | 早一代,基座老(Qwen2.5/Qwen3-8B/32B);OmniEdu 论文里在辅导类基准上大幅领先它 |
| MuduoLLM(北师大 ERC-ITEA) | 开源模型 | 2025-05 | 84 星 | 14B 单尺寸、纯文本 |
| Confucius3-Math(网易有道) | 开源模型 | 2025-06 | 94 星 | 只做数学解题,不做教学/诊断 |
| HKUDS/DeepTutor(港大) | 开源应用(个性化辅导 agent) | 2025-12 | 55.8k 星,近 7 天 +5.7k | 是能直接用的应用而不是模型;拿走了「AI 家教」开源方向绝大部分 star |
| Google LearnLM / ChatGPT 学习模式 / Claude 学习模式 / 可汗 Khanmigo | 大厂功能 | 2024~2025 起 | 海量用户 | 闭源、通用模型加教学化提示;OmniEdu 卖点是「开放权重、可本地部署、按课标训练」 |
| 国内 AI 学习机/作业帮/有道等自研教育模型 | 商业产品 | — | 大 | 不开源 |
结论:模型这一层,同类开源项目都只有几十到一千星,OmniEdu 52 天 650 星已经是这一类里最快的;但和应用层的 DeepTutor 比差两个数量级。教育开源方向的 star 是流向「能用的应用」,不是「模型」。
3. 增长手段:star 从哪儿来
按时间顺序拆:
- 论文发布 + HF Daily Papers(9 月中下旬,0 → 约 190 星):09-19 arXiv,09-22 进 HF Daily Papers,X 上 @HuggingPapers(2.1 万粉)发帖 35 赞、1812 浏览;09-27 同账号把它列为当周 HF 最多点赞论文第一。中文稿件标题「日榜第一」就指这个。Reddit r/learnmachinelearning 有作者方发帖。HF 员工 NielsRogge 10-03 在仓库提 issue 请他们接 Papers with Code 评测。—— 已确认。
- 中文科技媒体第一波(10-14):科技行者《一个能解题的AI,为什么还不算一个好老师?》,同步腾讯新闻。—— 已确认;但这段时间 star 只从 187 涨到 227,带量有限。
- 持续更新制造「新消息」:10-07 发 FP8 权重,10-09/10-12 补数据流水线、训练入口、12 个基准的评测套件和 PyPI 包。一个只放权重的论文仓库变成了「数据+训练+评测」全套,这是工程向用户愿意点 star 的理由。—— 已确认(提交记录)。
- 中文公众号式通稿 + AI 导航站(10-29 起,对应加速段):10-29《日榜第一,北大重磅开源 SOTA 级教育模型 OmniEdu!》同日出现在搜狐(两个号)、知乎专栏、TRAE 中文社区、AI Express,典型的公众号稿件多平台分发;11-02 新浪;11-03 GETAI;11-05~11-06 ai-bot.cn(AI 工具集)、kldh、ai-all、来拆啦、AiBoss(中英日)等导航站集中收录。同日(10-29)仓库合进 PR「Add community section」,加了交流群二维码。11-05 单日 +54 是观测期最高,和导航站收录同天。—— 时间对得上,已确认存在,因果是推断。
- 实验室网络:DataFlow(8.4k)、DataFlex(3.4k)等同组仓库有稳定关注者,同组成员(tu-naaa、Jununn 等)参与提交。fork 比 16% 偏高,符合学生/研究者 fork 来跑评测的特征。—— 属推断。
没找到证据的:10-23 起的第一段加速(早于 10-29 通稿 6 天)没有找到对应的公开帖子;可能是微信公众号/群内转发(搜不到)或 X 上我们语料没覆盖的帖子。x-radar 60 天内只搜到 2 条提及,都是 9 月的 HuggingPapers。没有看到 HN、Product Hunt、TikTok、小红书传播。
关于刷星:库里 suspect 为空,fork 比正常,曲线是逐日爬升而非单日暴涨;GitHub 现在拿不到 stargazer 明细(对所有仓库返回空),没法核账号。HF like 极少和 GitHub star 不成比例,但这在中文学术开源里很常见(国内用户习惯在 GitHub 点星、在 ModelScope/本地下模型),不能单凭这点定性。
4. 为什么跑出来
- 背靠北大+学术排名信号:「北大」「HF 日榜第一」「SOTA」三个标签就是中文 AI 媒体最爱转的素材;稿件标题直接用了它们。
- 踩在政策热点上:2025-04 教育部等九部门发文要求「加快建设人工智能教育大模型」,国内高校、教育科技公司、老师对「开源教育模型」有真实的关注需求。
- 论文讲了一个好故事:「从 Solver 到 Tutor」,把教育能力拆成学科能力、课标对齐、诊断推理、教学支架四块,并在表格里把 GPT-5.4、Claude-Opus-5、Kimi-K3 等放在一起比,27B 在 K12-Bench、MathFish、LongTutor 教学分上排第一,传播性强。
- 交付完整:三种尺寸 × BF16/FP8、训练数据、数据流水线、评测套件、PyPI 包都放出,还有社区 GGUF 量化(约 2 万下载),对研究者「可复现、可直接拿来比」。
- 同组前作铺路:K12-KGraph(NeurIPS 2026)先积累了 400+ 星和同一批关注者。
5. 差异化
和其他开源教育模型(EduChat、MuduoLLM、Confucius3-Math)比:基座新(Qwen3.5/3.8)、多模态、多尺寸、把「教学行为」(支架式提问、诊断误解)当成单独的训练目标并配了评测,而不只是刷解题正确率。和大厂的学习模式比:开放权重、可私有部署、按中国课标对齐。
这个差异化是它在「教育模型」这个小圈子里领先的原因,但不是它拿到 star 的主要原因。star 主要来自学术品牌和中文媒体的分发;真实使用量(HF 下载、PyPI)很小。
6. 能见度与跟风
- 能见度:小圈子里在传。HF 论文周榜第一、十来家中文 AI 媒体和导航站转载,但没有大号 X 帖、没有 HN、没有英文主流媒体。
- 跟风:没看到模仿的项目。只有社区做的 GGUF 量化版和 HF 上的镜像组织(OmniEdu/、OpenDCAI/),算不上跟风。
7. 可借鉴
- 学术开源的标准增长打法:arXiv → 抢 HF Daily Papers → 用「日榜第一」做中文通稿标题 → 公众号多平台分发(搜狐/知乎/社区)→ 让 AI 导航站收录 → README 加交流群。每一步都能带一小波 star。
- 发布后几周持续补「完整度」(量化版、训练代码、评测套件、pip 包),每次更新都给媒体新说法。
- 对做产品的人:教育方向开源的 star 和用户都集中在应用层(DeepTutor 55k 星),模型层天花板很低;真想做生意,应该拿这类开放的教育模型和数据去做应用,而不是再训一个模型。
8. 不确定
- 10-23 那波加速的源头没找到(猜是微信公众号或群转发)。
- 没法核 stargazer 账号质量,刷星与否只看了间接信号(suspect 空、fork 比正常、曲线平滑)。
- 国内 ModelScope 上的下载量没查,真实使用量可能比 HF 显示的高。
出处
- GitHub:github.com/haolpku/Omni-Edu(API 2026-11-06,提交记录、issues)、github.com/haolpku/K12-KGraph
- 论文:arxiv.org/abs/2609.23088 ;HF 论文页 huggingface.co/papers/2609.23088
- X:x.com/HuggingPapers/status/2102431571835818252 (2026-09-22),当周榜 x.com/HuggingPapers/status/2104212206095110180 (2026-09-27)
- Reddit:www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/1wnzh20/
- 中文媒体:科技行者 www.techwalker.com/2026/1014/3202153.shtml (10-14);搜狐 www.sohu.com/a/1094366634_122105141 (10-29);知乎 zhuanlan.zhihu.com/p/2099146164742497797 ;TRAE 社区 forum.trae.cn/t/topic/463945 ;新浪 www.sina.cn/news/detail/5360852408729936.html ;AI 工具集 ai-bot.cn/omniedu/
- 政策:教育部 www.moe.gov.cn/fbh/live/2025/56808/mtbd/202504/t20250417_118…
- 内部库:github 库 repo_profile / repo_day(2026-11-06)
- HF 模型 API、pypistats(2026-11-06)