openbmb·general

OpenBMB

别名
首次出现
2026-05-22
最近出现
2026-06-11
累计提及
13
§ 01综述

OpenBMB 是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合发起的开源大模型社区,近期围绕高效轻量模型和异构硬件适配密集发布新成果,展现出从模型架构到训练框架的全栈开源能力。

  • 开源全球首个由AI编写的生产级训练框架 ForgeTrain:面壁智能发布 ForgeTrain,这是第一个完全由AI Agent 自主编写代码并完成训练的生产级框架,能自动处理数据加载、分布式训练等复杂环节,旨在降低大模型训练门槛。面壁智能开源全球首个AI编写生产级训练框架ForgeTrain
  • 发布 MiniCPM5-1B,1B 参数超越所有 2B 以下模型:MiniCPM5-1B 以 1B 参数量实现 SOTA 性能,且支持手机浏览器端运行,延续了 OpenBMB 在端侧模型领域的领先地位。面壁智能开源 MiniCPM5-1B:1B 参数超越所有 2B 以下模型,手机浏览器可跑
  • 联合华为开源基于昇腾训练的 1.58-bit 端侧大模型 BitCPM-CANN:该模型首次基于全中文基础设施(华为昇腾)训练,采用 1.58-bit 三元量化,极大压缩显存需求,适配国产硬件生态。面壁智能联合清华开源首个基于华为昇腾训练的1.58-bit端侧大模型BitCPM-CANN
  • MiniCPM-o 4.5 实现全双工实时语音视频交互:9B 版本支持实时语音和视频理解、生成,为多模态交互开源方案树立新标杆。MiniCPM-o 4.5 实现全双工实时语音视频交互,9B 开源模型
  • MiniCPM-V 4.6 开源,1.3B 参数仅需 6G 内存:该多模态模型在极低资源下实现图像理解,进一步拓宽端侧应用场景。面壁智能 MiniCPM-V 4.6 开源:1.3B 参数仅需 6G 内存
  • 当前焦点:OpenBMB 正在从“模型开源”向“训练范式开源”演进,通过 ForgeTrain 和 BitCPM 系列探索 AI 自主编程训练与极致量化技术,同时积极与国产硬件(如昇腾)深度绑定,推动开源生态的自主可控。

    未来观察点:MiniCPM 系列能否在保持小参数优势的同时,持续拓展多模态和交互能力;ForgeTrain 的实际落地效果及其对 AI 开发流程的变革程度;以及 OpenBMB 在国产算力生态中的协同效应是否会加速行业应用。

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