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标签：面壁智能×
6月16日
20:46
6月12日
12:57
6月11日
15:28
15:23
15:07
5月27日
11:57
11:57IT之家（博客/媒体）
78°
面壁智能联合清华大学、OpenBMB开源社区发布ForgeTrain，这是全球首个完全由AI编写、零人类代码介入的生产级大模型训练框架。该框架已在华为昇腾芯片上成功完成MiniCPM5-1B模型的预训练，该模型综合性能在全球同尺寸中领先，位列AA榜单2B规模以下Top 1。ForgeTrain完全开源，包含框架代码和Agent Harness工具链，任何团队可复现从对齐到反超的全过程。这标志着“AI写框架→国产芯片运行→训出领先模型”的闭环被打通。
AI产品开源/仓库训练框架面壁智能华为昇腾MiniCPM
推荐理由：ForgeTrain证明了AI可以自主编写生产级训练框架，解决了大模型训练对人工编码的依赖问题。做模型训练或国产芯片适配的团队可以直接用这套开源工具链复现顶尖模型，建议点开看看具体实现。
原文
5月26日
13:15
5月25日
11:52
11:52IT之家（博客/媒体）
精选76°
面壁智能联合清华大学、OpenBMB开源社区发布BitCPM-CANN，这是中国首个完全基于华为昇腾算力平台实现端到端训练并开源的三值（1.58-bit）大模型。该模型包含0.5B、1B、3B、8B四个尺寸，在推理阶段相比传统BF16精度释放约6倍显存红利，模型能力保留率维持在90%-97.2%。这意味着8B参数模型可轻松运行在当前主流旗舰手机上。面壁智能还基于MindSpeed×Megatron-LM搭建了完整的低比特训练底座，为后续昇腾上的低比特训练提供公共基础设施。全系列模型权重已在HuggingFace和ModelScope开源。
AI模型端侧大模型低比特量化华为昇腾开源/仓库面壁智能
推荐理由：国产算力终于跑通端侧大模型全链路——6倍显存红利让8B模型直接上手机，做端侧AI部署或国产芯片适配的团队值得一试。
原文
5月16日
21:54
21:54向阳乔木@vista8
73°
面壁智能发布MiniCPM-V 4.6，仅1.3B参数的视觉模型，在多项基准测试中表现强劲，甚至超越更大模型。该模型采用LLaVA-UHD v4技术，将视觉编码成本降低55%，适合消费级和移动硬件部署。在关键多模态和Artificial Analysis基准上，它超越了Gemma4-E2B-it和Qwen3.5-0.8B，且仅用Qwen3.5-0.8B 2.5%的token预算。在高分辨率图像处理中，TTFT（75.7ms）比Qwen3.5-0.8B快2.2倍，单张RTX 4090上吞吐量提升约1.5倍。模型已在Hugging Face、GitHub和ModelScope开源。
AI模型视觉模型MiniCPM-V面壁智能边缘部署开源/仓库
推荐理由：1.3B参数就能在多项基准上超越更大模型，做边缘部署或移动端视觉应用的开发者值得一试，成本低效果强。
原文
5月13日
13:05