北京，2026年9月8日– 中国领先的人工智能初创公司ModelBest于9月9日与OpenBMB开源社区合作，发布了面向边缘设备的开源语言模型MiniCPM5-2B。除了模型权重外，该团队还发布了包含数据集、训练方案和强化学习基础设施在内的全栈技术套件，这标志着模型智能密度和训练效率的重大飞跃。
尽管仅包含 20 亿个参数，MiniCPM5-2B 仍原生支持工具调用、深度搜索、代码生成和多步骤推理，开创了在边缘设备上直接部署通用智能体的先河。在 Artificial Analysis 的评估中，MiniCPM5-2B 在参数量低于 40 亿的开源模型中，凭借其智能指数荣登榜首。此外，它在衡量人工智能自主任务执行能力的智能体指数中也获得了 20 分，显著超越了参数量低于 40 亿的同类模型。
这一突破凸显了人工智能开发领域的范式转变：不再是盲目地增加参数数量，而是通过提升“智能密度”，使资源受限的设备能够在最小的计算、内存和功耗范围内实现强大的性能。这种方法加速了先进人工智能从集中式云端向日常边缘硬件的过渡。
该架构的实用价值已在各种实际边缘场景中得到验证。借助 MiniCPM5-2B，终端用户和企业可以在 PC、智能手机、机器人和物联网硬件上无缝运行文档处理、数据合成、代码生成以及多轮复杂问答等任务。将计算能力转移到边缘不仅可以保障用户隐私和数据主权，还能显著降低延迟、云 API 成本和基础设施依赖性。
与传统的“仅权重”发布方式(如同黑盒一般)不同，ModelBest 和 OpenBMB 已将其涵盖数据整理、预训练和对齐的端到端流程完全开源。这种高度透明性为全球研究人员和开发人员提供了一个可复现的蓝图，用于微调、构建和部署专用边缘应用程序。
迄今为止，ModelBest 的 MiniCPM 系列产品下载量已超过 5000 万次。通过共享模型、方法论、框架和原始代码，ModelBest 正在深化其对全球开源生态系统的承诺——在全球范围内普及高效、轻量级和可部署的边缘人工智能。
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