面壁智能携手清华大学及OpenBMB开源社区，共同推出并开源了新一代端侧文本基座大模型——MiniCPM5-1B。这款模型凭借其1B的参数规模，在国际权威榜单AA-Index（Artificial Analysis Intelligence Index）上脱颖而出，超越了所有2B参数以下的同类模型。
相较于三个月前发布的Qwen3.5-2B，MiniCPM5-1B不仅在性能上有了显著提升，参数量更是减少了一半。这一突破性的成果，得益于面壁智能自主研发的AI训练框架ForgeTrain，该框架为Base Model版本的预训练提供了强有力的支持。
MiniCPM5-1B在INT4量化后，其权重仅占0.5GB，这使得它能够轻松运行在智能手机和浏览器等端侧设备上。这一特性极大地拓宽了模型的应用场景，为移动端AI应用的发展注入了新的活力。
为了推动AI技术的普及与发展，面壁智能决定将MiniCPM5-1B全面开源。此次开源的内容不仅包括模型权重，还涵盖了训练数据集和部署方案，为开发者提供了完整的开发环境。开发者们可以通过HuggingFace、GitHub、ModelScope、GitCode以及魔乐社区等多个平台获取相关资源，进一步推动AI技术的创新与应用。
具体开源链接如下：HuggingFace平台（https://huggingface.openbmb.com/model/openbmb/MiniCPM5-1B）、GitHub仓库（https://github.com/OpenBMB/MiniCPM）、ModelScope模型库（https://modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM5-1B）、GitCode代码托管平台（https://ai.gitcode.com/OpenBMB/MiniCPM5-1B）以及魔乐社区（https://modelers.cn/models/OpenBMB/MiniCPM5-1B）。
