云上天空
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LANGUAGE
cloudsky_banner.q — QL 源码
# 暮色湖面 · QL-Render 直出 320x200
fn main() {
  render {
    Grad { x: 0, y: 0, w: 320, h: 150,
      top: 0x27407c, bottom: 0xf2a05e }
    Circle { x: 150, y: 116, r: 30, color: 0xf2b06b }
    Circle { x: 150, y: 116, r: 18, color: 0xffd98a }
    Group { # 晚云 / 远山 / 近山剪影
      Rect { x: 160, y: 112, w: 70, h: 38 … }
      Rect { x: 190, y: 128, w: 80, h: 22 … }
    }
    Grad { x: 0, y: 150, w: 320, h: 50, # 湖面
      top: 0xe78a5e, bottom: 0x27407c }
  }
}
编程语言

QL(QUAMG-LAUGE)

2026 年 9 月 19 日诞生的自研编程语言:自有 keyword 体系,同时兼容 Python 缩进写法与 @c{...} 内嵌真 C;编译器双前端吃下多语法,后端直接产出 freestanding C 与 x86_64 汇编。左边是真实的 QL 源码 —— 官网首页那张暮色湖面,就是这段代码编译后由 QL-Render 逐像素画出来的。内存安全走 Rust 味:所有权、移动语义、编译期借用检查与 ? 错误传播。

  • QL-Sys / QL-Py 双前端
  • C / asm 双后端
  • QL-Render 声明式渲染
  • 所有权 + 借用检查
  • 23 例回归 0 失败
OPERATING SYSTEM
操作系统

AzuraOS

2026 年 5 月 1.0 动工的裸机操作系统:纯 C 编写的 x86_64 内核 + 自写引导,Q16.16 定点数学、零 FPU。「绘梦」贝塞尔矢量引擎 + 真·OpenType 可变字体管线,在裸机里实时光栅化 415 个真 300 字重中文字形(fontTools oracle 逐点坐标比对)。窗口管理器、Dock、多应用与 5 套主题齐备(含「云上天空」主题),配无头自检脚本。

配图就是自研光照系统的实机对比 —— AzuraOS 的壁纸从来不是一张死图:光照系统会实时为画面注入反射与氛围光。左列 OFF 是原始壁纸,右列 ON 是同一张壁纸经光照系统点亮后的效果:高光更通透、水面与曲面泛起真实反射、暗部保留层次,整个桌面像开了灯一样立体。上排 Wall1 爱琴海海湾,下排 Wall2 阿尔卑斯雪山木屋 —— 全部裸机实机渲染,无任何后期处理。

  • 纯 C 内核 + 自写引导
  • 真可变字体矢量渲染
  • 自研光照系统
  • 壁纸反射 OFF↔ON
  • 窗口管理器 + Dock
  • 5 套主题
  • 无头自检全通
AI MODEL
Mirai AI · 基座规格面板
参数规模dense → MoE0.5B – 32B
MoE 激活满血100%
BPE 词表字节级 · 零 UNK200,000
BM25 软训练推理时学习73,983 篇
五层架构记忆·注入·协同·风格·流式v1 在线
✓ 基座自研 · 零下载权重 · 2024.09 立项
✓ 2024.12 正式研发 → 2025 预训练启动
自研大模型

米瑞 AI(Mirai AI)

2024 年 9 月开始构思、12 月正式立项研发,2025 年启动预训练 —— 全程自研 Transformer 基座,0.5B ~ 32B 全尺寸配置(dense 387M 至 MoE 32B);MoE 满血激活让每 token 算力精确抵达标注参数量的 100%。字节级 BPE 20 万词表、零 UNK。坚持「不训练 · 推理时学习」:BM25 软训练索引 73,983 篇文档,零 GPU 起步,加料即强。

  • 0.5B–32B 全尺寸
  • MoE 满血激活 100%
  • 20 万词表零 UNK
  • BM25 软训练 73,983 文档
  • 2024.09 立项
PLATFORM
cloud-sky api console — 实测回放
$ curl -N https://api.cloudsky/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer cs-****" \
  -d '{"model":"mirai-32b","stream":true}'
HTTP/1.1 200 OK · Content-Type: text/event-stream
data: {"delta": "云"}  data: {"delta": "上"}
data: {"delta": "天"}  data: {"delta": "空"}
data: [DONE] · 12 tokens · 0.4s
✓ 网关鉴权 · 限流 60 rpm · 额度校验
✓ 注册 / 对话 / Key 管理 / 用量统计
✓ 28 项端到端实测全过 · 零第三方依赖
AI 云平台

云上天空 API 调度台

把米瑞 AI 变成人人可调用的服务:仅用 Python 标准库写成的零依赖 AI 云平台,用户端与开发者端分离,API 网关带鉴权、限流与额度;SSE 流式输出,模型路由 mirai-0.5b 极速 / mirai-2b 标准 / mirai-32b 深度。左边是一次真实请求的回放 —— 注册、对话、Key 管理、用量统计 28 项端到端实测全过,部署在我们自己的服务器上,更可控、更隐私。

  • 零依赖网关
  • 鉴权 + 限流 + 额度
  • SSE 流式
  • 模型路由三档
  • 自有服务器部署
POWERED BY QL-RENDER

写的代码,出的画

左边是 QL 源码,右边是 qlc 编译运行后 QL-Render 逐像素画出的 320×200 帧缓冲 —— 不用任何图形库,编译期直接展开为 fb_* 调用,freestanding C 校验通过。

ql/cloudsky_banner.q
fn main() {
  render {
    # 暮色天空
    Grad { x: 0, y: 0, w: 320, h: 150,
      top: 0x27407c, bottom: 0xf2a05e }
    # 落日(光晕 + 日轮)
    Circle { x: 150, y: 116, r: 30, color: 0xf2b06b }
    Circle { x: 150, y: 116, r: 18, color: 0xffd98a }
    # 晚云、远山、近山剪影
    Group { Circle { … } Rect { … } }
    # 湖面倒影 + 碎光波光
    Grad { x: 0, y: 150, w: 320, h: 50, … }
    Rect { x: 82, y: 154, w: 18, h: 3, color: 0xffd98a }
  }
}
$ qlc cloudsky_banner.q --run
✓ freestanding C 校验通过 · 退出码 0
QL-Render 渲染的暮色湖面

320×200 帧缓冲直出(2× 像素放大)· python qlc.py cloudsky_banner.q --run

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