“风清”是人工智能全球中短期预报系统，由中国气象局联合清华大学组建攻关团队，在大模型预报核心技术、预报精准程度上寻求突破，构建了风清大模型。
该模型采用可扩展的多时效优化策略，可综合考虑未来多天预报的效果，有效延长预报时效，不断提升短中期预报效果。
检验结果表明，该模型全球可用预报天数达到10.5天，超过欧美主流气象预报大模型，尤其是在较长预报时效，具有更为明显的优势。
“风雷”是人工智能临近预报系统，同样是中国气象局与清华大学联合攻关团队构建，将数据驱动与物理驱动两大科学范式紧密结合，显著提高了公里尺度下0至3小时雷达回波的预报能力，并实现深度学习与物理规律的无缝隙融合。
构建了一套“数据—算力—平台”全流程短临预报系统，能够在3分钟内生成0至3小时逐6分钟的雷达回波外推产品，实现强回波预报技巧提升25%。
“风顺”是人工智能全球次季节—季节预测系统，由中国气象局联合复旦大学和上海科学智能研究院基于人工智能方法构建。
该系统在中国气象局智算平台上完成了业务部署，逐日滚动开展100个集合成员的大样本预测，形成了面向未来60天全球基本要素和极端事件的确定性和概率预报测试产品，对全球降水的预测技巧展示出一定的优势。
“风清”“风雷”“风顺”三个大模型已完成了基于国产全球大气再分析资料CRA-40、雷达观测资料、风云卫星遥感资料的训练和检验评估，有效降低了目前主流气象预报大模型对国际再分析资料的依赖度。