本发明公开了一种联邦模型训练方法、装置、终端设备以及存储介质，通过第一参与方基于第一明文模型权重随机数、第二明文模型随机数密文进行同态性质计算，生成第一模型权重密文，并基于第一模型权重密文与第一训练数据生成并发送第一参与方预测输出密文至第二参与方；第二参与方根据第一参与方预测输出与第二参与方预测输出得到联合预测输出并得到预测值；第二参与方基于预测值生成联合预测输出梯度，并加密得到联合预测输出梯度密文发送至第一参与方，并根据联合预测输出梯度更新第二明文模型权重；第一参与方根据联合预测输出梯度密文得到第一模型梯度密文，并根据第一模型梯度密文更新第一模型权重密文。本发明提升了联邦模型训练的安全性。