**OmniEdu：面向K-12教学的开源教育基础模型家族**

_OmniEdu: Open Foundation Models for Learning and Teaching_

> 研究团队发布 OmniEdu，一套面向 K-12 学习与教学的开源基础模型。其指令微调语料整合 100 多个教育资源与通用指令数据，围绕学科能力、课程依据、诊断推理、教学行动与支架四项能力组织，经确定性清洗、语义审计改写、任务质量评分与多样性筛选后，得到 69,999 条样本、1596 万监督回答 token（其中教育专用样本 60,951 条）。团队微调了 4B、9B、27B 三个规模模型，在教育类基准上均获一致提升：OmniEdu-27B 在 K12-Bench 达 63.12% EM、76.69% F1，MathFish 85.89%，EDUMATH 86.95%，MathTutorBench 支架设置为 78.74%，并在 LongTutor 教学平均分上以 3.02 位列受评模型之首，显示能力均衡的精选监督数据对教育任务适配的价值。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-09-22 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.23088)