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@@ -32,6 +32,14 @@ Qwen3.8-27B-LabOpen - v1 是基于 Qwen3.8-27B 开源基础模型开展领域微
 
 我们相信，科学研究中的人工智能不应仅仅依赖远程通用模型服务。科研机构也应有机会在自身的计算基础设施上部署、使用和持续优化专业模型，形成符合本机构研究任务、数据管理要求和专业知识体系的人工智能能力。
 
+**English** — Qwen3.8-27B-LabOpen v1 is a research model built on the open Qwen3.8-27B foundation through domain fine-tuning and optimization, focused on scientific research fields including programming, physics, life sciences, and materials science.
+
+The project does not aim to replace general-purpose large language models. It seeks to preserve the comprehensive strengths of a general model while further strengthening its adaptation to scientific knowledge, domain-specific problems, and research workloads.
+
+The model is intended for universities, research institutes, corporate R&D centers, and professional laboratories, and supports local or private deployment scaled to the institution's actual computing resources.
+
+We believe that AI for scientific research should not depend solely on remote general-purpose model services. Research institutions deserve the opportunity to deploy, operate, and continuously refine specialized models on their own computing infrastructure — forming AI capability that fits their own research missions, data-governance requirements, and domain expertise.
+
 ## What's in this repo
 
 | Path | Content |
@@ -156,3 +164,153 @@ We thank these teams for pushing open, measurable frontiers — this release aim
   license = {Apache-2.0}
 }
 ```
+
+---
+
+# 中文版模型卡
+
+# Qwen3.8-27B-LabOpen v1
+
+面向可验证科学计算强化的 Qwen3.8-27B——同时以**合并 FP8 全权重**（与基座即插即用）与原始 **LoRA 适配器**两种形态发布。
+
+LabOpen v1 在 [Qwen/Qwen3.8-27B-FP8](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B-FP8) 之上新增六个可验证能力域（流体物理、材料混合律、经典遗传学、运维动作查询、散文文风、智能体编程），同时保留基座原生的代码生成、函数调用、意图理解与公式显示能力。最大实测增益：78 项确定性智能体编程测试上 **32% → 72%（+40pp）**。
+
+- **基座模型**：Qwen3.8-27B（FP8 版本，Apache 2.0）
+- **训练**：15 个强化窗口（G69–G84），LoRA r=4，组相对强化学习（RLOO 式，k=8 采样），机械可验证奖励
+- **许可证**：Apache 2.0（与基座相同）
+- **硬件要求**：任意支持 FP8 的 GPU（H100 / GB10 / B200 级别）；FP8 下约 28 GB
+
+## 项目定位与理念
+
+Qwen3.8-27B-LabOpen - v1 是基于 Qwen3.8-27B 开源基础模型开展领域微调与优化的研究模型，重点面向编程、物理学、生命科学、材料科学等科学研究领域。
+
+项目并不以取代通用大模型为目标，而是希望在保留通用模型综合能力的基础上，进一步增强其对科学专业知识、领域问题及研究任务的适应能力。
+
+模型主要面向高校、科研院所、企业研发中心及专业实验室等使用场景，支持根据实际计算资源条件进行本地化或私有化部署。
+
+我们相信，科学研究中的人工智能不应仅仅依赖远程通用模型服务。科研机构也应有机会在自身的计算基础设施上部署、使用和持续优化专业模型，形成符合本机构研究任务、数据管理要求和专业知识体系的人工智能能力。
+
+## 仓库内容
+
+| 路径 | 内容 |
+|---|---|
+| `model-0000X-of-00007.safetensors` + index | **合并 FP8 全权重**（基座 + LoRA，分块 FP8 重量化）。张量布局与量化格式和基座完全相同——即插即用替换 |
+| `adapter/` | **LoRA 适配器**（112 MB，PEFT 格式，992 张量）。训练时的精确数值工件，无重量化 |
+| `MERGE_REPORT.md` | 合并溯源：摘要、分片 SHA-256、重量化误差统计、输出等价探针 |
+| `EVALUATION.md` | 实测能力矩阵与五模型外部对比 |
+| `USAGE.md` | 加载方式、域标记、温度建议、故障排查 |
+
+部署服务用**合并权重**（vLLM/SGLang）；需要训练时精确数值或更小下载量时用**适配器**加载基座。
+
+## 能力矩阵（heldout 集实测）
+
+| 域 | 指标 | 得分 | 对比基座 |
+|---|---|---|---|
+| **智能体编程** | 78 项确定性测试，三轮修复 | **72%**（56/78） | **+40pp**（基座：32%） |
+| **意图理解** | 10 场景深层意图探针 | **8/10** | 保持 |
+| **公式显示** | LaTeX 完整性，5 题 | **5/5** | 保持 |
+| 流体物理（CFM） | heldout 池 B，T=0.3 k=8，带标记 | 44% 采样命中 | 新增（基座 ≈ 0） |
+| 材料（混合律） | heldout 40 项，T=0.3 | 32% 采样命中 | 新增（基座 ≈ 0） |
+| 经典遗传学 | heldout 20 项，带标记 | 79% 采样命中 | 新增（基座自然 47%） |
+| 运维（动作查询） | 8 项，双温 | 4–5/8 | 新增 |
+| 散文文风 | 20 项开放题，T=0.3 k=8 | 75% any-correct | 新增 |
+
+### 外部对比（同一测试组，2026-10）
+
+| 模型 | 意图 | 智能体测试 | 排名 |
+|---|---|---|---|
+| GLM 5.3 | 8/10 | 57/78（73%） | #1 |
+| **LabOpen v1（本模型）** | **8/10** | **56/78（72%）** | **#2** |
+| Qwen3.8-max | 8/10 | 54/78（69%） | #3 |
+| DeepSeek v4.1 flash | 6/10 | 48/78（62%） | #4 |
+| Qwen3.8-27B（基座） | 8/10 | 25/78（32%） | #5 |
+
+27B + r4 LoRA 以约 20 个训练窗口进入前沿模型的智能体编程区间，这是本发布的头条结果；仍存在的差距（首过率、与 100B+ 模型的通用知识差距）见 `EVALUATION.md`。
+
+## 使用方法
+
+### 部署合并权重（推荐）
+
+```bash
+vllm serve HoomanBio/Qwen3.8-27B-LabOpen-v1
+# 或：docker run ... vllm/vllm-openai --model HoomanBio/Qwen3.8-27B-LabOpen-v1
+```
+
+合并检查点与基座采用完全相同的分块 FP8（e4m3，128×128 块尺度）格式——任何能加载 `Qwen/Qwen3.8-27B-FP8` 的运行时均可直接加载本仓库，无需改动。
+
+### 加载适配器（训练时精确数值）
+
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+from peft import PeftModel
+
+base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3.8-27B-FP8", device_map="auto")
+model = PeftModel.from_pretrained(base, "HoomanBio/Qwen3.8-27B-LabOpen-v1", subfolder="adapter")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3.8-27B-FP8")
+```
+
+> **不要自行对 FP8 基座执行 `merge_and_unload()`。** 基座权重以分块 FP8 码 + 128×128 块尺度存储；朴素 PEFT 合并会把 BF16 增量直接加到 FP8 码上，静默损坏权重。请使用本仓库提供的合并检查点——它按「反量化 → 加增量 → 按块重量化」生成，并经与适配器的等价探针验证（见 `MERGE_REPORT.md`）。
+
+### 域标记
+
+强化域通过置于提示首行的单行标记寻址：
+
+| 标记 | 域 |
+|---|---|
+| `[domain: cfm-chain]` | 流体物理链 |
+| `[domain: mat-table]` | 材料混合律 |
+| `[domain: bio-genetics]` | 经典遗传学 |
+| `[domain: ops-action]` | 运维动作查询 |
+| `[domain: general-prose]` | 开放式散文文风 |
+
+不加标记时模型保持基座行为（代码 / 函数调用无需标记）。
+
+### 温度
+
+| 场景 | 温度 |
+|---|---|
+| 域计算（cfm/mat/bio/ops） | 0.3（部分域 greedy 退化） |
+| 开放式散文 | 0.3（散文在分布中但未必是众数） |
+| 代码生成 | 0.0–0.2 |
+| 通用问答 | 0.3–0.7 |
+
+## 技术说明
+
+- **架构**：Qwen3.8-27B 混合——64 个解码层：48 层线性注意力 + 16 层全注意力。
+- **LoRA**：r=4，α=4（缩放 1.0），dropout 0，覆盖 13 类模块（q/k/v/o/gate/up/down_proj、in_proj_a/b/qkv/z、out_proj）共 496 个投影模块 = 992 张量，约 112 MB。
+- **合并数学**：逐模块 `W = codes × scale`（分块）反量化至 FP32，加入 LoRA 增量 `(B·A)·scaling`，再按 128×128 块重量化（`scale = amax/448`）。平均重量化相对误差 0.33%——与基座自身 FP8 存储噪声同量级。等价探针（greedy，3 提示 × 48 token，适配器 vs 合并）：见 `MERGE_REPORT.md`。
+- **训练基材**：Qwen3.8-27B 的本地 FP8 副本（社区再分发）。未与 `Qwen/Qwen3.8-27B-FP8` 做逐位等价核验；适配器配置指向官方发布以便加载。
+
+## 训练方法（摘要）
+
+15 个强化窗口（G69–G84），运行于带精确权重/更新契约的冻结 FP8 服务栈：组相对优势 + k=8 采样 + 机械可验证奖励；零起点域的 oracle 注入；冠军检查点的验证蒸馏；冻结域标记；多步组合的子步优势；逐窗 heldout 门与保持保护。单种子单次运行——本卡中任何能力声明均不来自训练中见过的集合。
+
+## 诚实边界
+
+- 单种子单次训练；方差带未完全表征
+- 散文文风在 T=0.3 采样下稳定，greedy 解码下不稳定
+- 域能力需要标记；无标记行为即基座行为
+- 27B 参数量——通用知识不可与 100B+ 模型相比
+- 合并 FP8 权重相对适配器路径存在重量化噪声（统计见 `MERGE_REPORT.md`）；适配器是精确数值工件
+- 所有得分均为 heldout 集上的单次评估
+
+## 致谢
+
+- **阿里巴巴 Qwen 团队**——感谢 Qwen3.8-27B 这一开放基座模型，以及 Apache-2.0 开放发布使此类衍生研究成为可能。
+- **智谱 AI（Z.ai）**——GLM 5.3 在我们的评估测试组中是最强外部基准，并在发布工程流程中担任工程助手。
+- **月之暗面（Moonshot AI）**——Kimi K3 在长上下文与智能体推理上的公开工作，为我们的意图理解与多步工具使用评测设计提供了参考。
+
+我们感谢这些团队推动开放、可度量的前沿——本次发布希望以同样的精神回馈社区。
+
+## 引用
+
+```bibtex
+@software{labopen_v1,
+  title = {Qwen3.8-27B-LabOpen v1: Six-Domain Reinforcement of Qwen3.8-27B},
+  author = {Hooman AI Lab},
+  year = {2026},
+  url = {https://huggingface.co/HoomanBio/Qwen3.8-27B-LabOpen-v1},
+  base = {Qwen/Qwen3.8-27B-FP8},
+  license = {Apache-2.0}
+}
+```