Zeng Guoyang, CTO di Mianbi Intelligence, ha sottolineato che i modelli on-device sono la strada
chiave per l'implementazione dell'IA. La sua metodologia originale, il "Model Wind Tunnel", può prevedere la piena performance di addestramento in esperimenti su piccola scala e propone la "Legge del Muro" basata sulla "densità di conoscenza": la densità di conoscenza raddoppia ogni 3,5 mesi. Le prestazioni MiniCPM dei parametri 2B superano i modelli 8B concorrenti dello stesso periodo. FaceWall ha già completato l'adattamento dei chip per Qualcomm, MediaTek, Intel, Nvidia, AMD e altri. La nuova serie di modelli BitCPM-CANN rilasciata può installare fino a sei volte il numero di modelli sulla stessa memoria sui chip Huawei Ascend. Il modello full-duplex e full-modal MiniCPM-o4.5 supporta interruzioni in tempo reale e regolazioni dell'umore. Il team ha sviluppato il primo framework di addestramento di livello produttivo al mondo, scritto interamente dall'IA, ForgeTrain, e ha introdotto una libreria di pattern comportamentali per ottenere un "sistema di comprensione tacita" che non richiede l'apertura dell'interfaccia.
面壁智能CTO曾国洋指出,端侧模型是AI落地的关键路径。
其原创方法论"模型风洞"可在小规模实验中预测完整训练效果,并基于"知识密度"提出"面壁定律":知识密度每3.5个月翻一番。
2B参数的MiniCPM表现优于同期8B竞品。
面壁已完成高通、联发科、英特尔、英伟达、AMD等芯片适配,新发布的BitCPM-CANN模型系列可在华为昇腾芯片上让同一内存多装约6倍模型。
全双工全模态模型MiniCPM-o4.5支持实时打断与情绪调整。
团队开发了全球首个完全由AI编写的生产级训练框架ForgeTrain,并引入行为模式库实现无需开口的"默契系统"。