Mianbi IntelligenceのCTOである曾国陽氏は、オンデバイスモデルがAI導入の重要な道筋であると指摘しました。 その元々の手法である「モデル風洞」は、小規模実験における完全な訓練性能を予測でき、「知識密度」に基づく「壁面法則」を提案しています。知識密度は3.5か月ごとに倍増します。 2Bパラメ...
Mianbi IntelligenceのCTOである曾国陽氏は、オンデバイスモデルがAI導入の重要な道筋であると指摘しました。
その元々の手法である「モデル風洞」は、小規模実験における完全な訓練性能を予測でき、「知識密度」に基づく「壁面法則」を提案しています。 知識密度は3.5か月ごとに倍増します。 2BパラメータのMiniCPMパフォーマンスは、同時期の競合8Bモデルを上回ります。 FaceWallはすでにQualcomm、MediaTek、Intel、Nvidia、AMDなどのチップ適応を完了しています。 新たにリリースされたBitCPM-CANNモデルシリーズは、Huawei Ascendチップの同じメモリに最大6倍のモデル数を搭載可能です。 全二重・フルモーダルモデルのMiniCPM-o4.5はリアルタイムの割り込みやムード調整に対応しています。 チームは世界初の実用環境レベルのトレーニングフレームワーク、AIだけで作成されたForgeTrainを開発し、インターフェースを開かずに「暗黙理解システム」を実現する行動パターンライブラリを導入しました。
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"。
面壁智能CTO曾国洋在专访中将端侧模型视为AI落地的关键路径，并介绍模型训练、芯片适配和多模态交互方面的进展。材料称，MiniCPM、BitCPM-CANN、MiniCPM-o4.5及ForgeTrain已形成相关技术布局。
材料将模型能力提升归因于“模型风洞”和以知识密度衡量效率的“面壁定律”，并称知识密度每3.5个月翻一番、2B参数MiniCPM优于同期8B竞品。这些结论均来自企业公众号及受访者表述。
Aioga判断，端侧路线的核心价值可能在于以较小模型、硬件适配和实时交互降低部署约束。不过，“优于竞品”“全球首个”及效率提升等说法目前只有来源方材料支持，仍需独立测试与公开技术细节验证。
若材料所述能力在不同硬件和真实任务中得到验证，端侧AI可能获得更高的部署密度与交互灵活性。值得关注的是，覆盖多类芯片、支持实时打断和情绪调整，并不等同于已实现规模化商业落地。 后续应关注模型风洞的预测方法、知识密度的计算口径、MiniCPM对比测试条件，以及BitCPM-CANN“同一内存多装约6倍模型”的基线与适用范围，同时核验ForgeTrain和行为模式库的实际生产表现。
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出典: 公众号：面壁智能（MiniCPM）
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Content record: summary-fallback · Updated: 2026-07-14T02:29:00.000Z
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