端侧部署大模型终于有了小参数高性能的选择——做移动端 AI 应用或边缘计算的开发者，可以直接在手机或浏览器里跑这个模型，建议试试它的量化版本。
面壁智能联合清华大学、OpenBMB 开源社区发布了 MiniCPM5-1B 端侧文本基座大模型。该模型仅 1B 参数，在 AA-Index 榜单上超越了所有 2B 参数以下模型，性能优于 3 个月前发布的 Qwen3.5-2B 且参数量减半。INT4 量化后权重仅 0.5GB，可直接在手机和浏览器上运行。模型权重、训练数据集与部署方案已全面开源，基于面壁智能自研的 ForgeTrain 框架预训练。
面壁智能开源 MiniCPM5-1B：在 AA-Index 上超越所有 2B 参数以下模型，能跑在手机、浏览器上
IT之家 5 月 26 日消息，面壁智能今日联合清华大学、 OpenBMB 开源社区正式发布并开源最新一代端侧文本基座大模型 —— MiniCPM5-1B 。 官方表示，MiniCPM5-1B 仅以 1B 参数规模，在国际知名榜单 AA-Index（Artificial Analysis Intelligence Index）上 超越了所有 2B 参数以下模型 ；相比 3 个月前发布的 Qwen3.5-2B，MiniCPM5-1B 不仅效果更优，参数量还减少了一半。 该模型 INT4 量化后权重仅 0.5GB，能跑在手机上、跑在浏览器里。它的 Base Model 版本由面壁智能自主研发的 AI 训练框架 ForgeTrain 预训练完成 。 MiniCPM5-1B 现已全面开源，包括模型权重、训练数据集与部署方案。IT之家附相关链接如下： HuggingFace： https://huggingface.openbmb.com/model/openbmb/MiniCPM5-1B GitHub： https://github.com/OpenBMB/MiniCPM ModelScope： https://modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM5-1B GitCode： https://ai.gitcode.com/OpenBMB/MiniCPM5-1B 魔乐社区： https://modelers.cn/models/OpenBMB/MiniCPM5-1B