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面壁智能MiniCPM4：端側模型極限提速，8B性能超12B競品引關注

來源：責編：時間：2025-06-09 09:39:16 54觀看

導讀在近期舉辦的2025智源大會上，面壁智能這家北京的大模型創(chuàng)新企業(yè)，推出了其開源模型MiniCPM 4.0的兩個新版本，分別為0.5B和8B，內(nèi)部代號“前進四”。這一發(fā)布引起了業(yè)內(nèi)廣泛關注。據(jù)悉，MiniCPM4-0.5B的訓練成本僅為Qwen3-0.6B

在近期舉辦的2025智源大會上，面壁智能這家北京的大模型創(chuàng)新企業(yè)，推出了其開源模型MiniCPM 4.0的兩個新版本，分別為0.5B和8B，內(nèi)部代號“前進四”。這一發(fā)布引起了業(yè)內(nèi)廣泛關注。

據(jù)悉，MiniCPM4-0.5B的訓練成本僅為Qwen3-0.6B的2.7%，卻以一半的參數(shù)量實現(xiàn)了性能翻倍，綜合得分平均分高達52.06分，遠超同類模型。更為出色的是，面壁智能還推出了一個0.5B的三級量化版本，平均得分更是達到了56分，這一成績實屬不易。

而MiniCPM4-8B的表現(xiàn)同樣令人矚目。其訓練開銷僅為22%，并加入了長上下文稀疏化版本，使得同等參數(shù)下性能更強。在同類端側模型排行榜中，MiniCPM4-8B的綜合得分甚至超越了Gemma3-12B，與Qwen3-8B比肩，位居榜首。

面壁智能CEO李大海在會上表示，MiniCPM4模型的最大特點就是速度快。在處理極端場景下的140K上下文時，需要極大的端側內(nèi)存。而在Jetson Orin AGX（64G）或RTX 4090（24G）硬件上運行128K長文本時，像Qwen3-8B這樣未進行上下文稀疏化的模型，顯存往往不夠用，需要借助CPU內(nèi)存，這會導致速度急劇下降。而MiniCPM4-8B則通過快速稀疏化工作，將占用的低長文本緩存降至1/4，在常規(guī)場景中至少可以取得3-5倍的速度優(yōu)勢。

李大海進一步透露，在顯存受限的極限場景中，MiniCPM4的測試數(shù)據(jù)甚至可以達到220倍的速度提升。面壁智能的MiniCPM4-MCP模型在端側利用MCP協(xié)議，支持15個主流應用，綜合評測表現(xiàn)得分頗高。而另一個MiniCPM4-Survey端側版則可在AI PC上構建深度研究服務，成為離線可用的隨身研究報告工具，有助于保護本地隱私數(shù)據(jù)。

值得注意的是，面壁智能與英特爾緊密合作，首次在端側解鎖了128K長上下文窗口。在英特爾平臺上，基于InfLLM 2.0稀疏注意力結構，實現(xiàn)了3.8倍加速的推理優(yōu)化效果。同時，MiniCPM4已經(jīng)可以在華為昇騰、聯(lián)發(fā)科、高通等主流芯片上流暢運行，并支持vLLM、AutoGPT等推理框架，歐拉版也正在積極適配中。

那么，面壁智能是如何實現(xiàn)MiniCPM4又快又好的表現(xiàn)的呢？李大海分享了背后的技術細節(jié)。他提到，這是行業(yè)首個全開源系統(tǒng)級上下級稀疏化高效創(chuàng)新。MiniCPM4采用了InfLLM 2.0混合稀疏注意力結構，通過分塊分區(qū)域處理文本，只對最具相關性的重點區(qū)域進行注意力計算，從而大大提高了效率。同時，面壁智能還創(chuàng)新地采用了高效的自動雙頻換擋技術，長文本用稀疏方案，短文本用稠密方案，進一步提升了性能。

在推理方面，面壁智能自研了全套端側高性能推理框架，包括實現(xiàn)稀疏、投機和量化的高效結合的CPM.cu，極致低位寬量化的BitCPM，以及面向多平臺端側芯片極致優(yōu)化的Arkinfer。這些創(chuàng)新使得MiniCPM4在端側的表現(xiàn)更加出色。

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