Intern-S1-mini，使用了 Intern-S1同样训练技术的轻量级模型，包含一个 8B 的语言模型和一个 0.3B 的视觉编码器。Intern-S1-mini模型以视觉模型为骨干，深度融合语言模型，不同于传统视觉模型+语言模型的松耦合架构。采用Megatron方式训练新架构模型及多模态模型，开发难度较大，通常需要对模型代码进行侵入式修改。FSDP方式可以做到以较小的成本，支持新模型训练。
使用verl框架，通过命令行配置，让FSDP识别模型结构，支持Intern-S1-mini模型进行强化学习。
使用Mindspeed MM框架，通过少量代码修改，支持FSDP方式，使用多模态语料，对模型进行微调。
Intern-S1-mini为多模态模型，当语料为文本时，可使用Mindspeed LLM对其进行训练和微调。 使用Mindspeed LLM框架，通过少量代码修改，支持FSDP方式，使用文本语料，对模型训练和微调。使用Mindspeed FSDP后端。
