北京
在2026世界人工智能大会上，面壁智能联合OpenBMB拿出了一款专门为端侧设计的模型MiniCPM5-2B，并且已经在AMD、英特尔、联发科、高通等主流芯片上完成了适配。
这款模型在Artificial Analysis（AA）榜单上拿到了17分，直接排到全球4B以下模型的最高位置。2B参数级别的模型，能在综合评测里跑到这个分数，在端侧场景里已经足够有说服力。
MiniCPM5-2B在设计上塞进了一些比较大的能力边界。它原生支持混合思考，可以在快速响应和深度推理之间灵活切换。窗口长度给到了512K上下文，单次就能处理整本长篇小说，或者吞下数十万行代码。
覆盖的能力范围拉得也比较满：通用知识、数学与代码推理、复杂指令遵循、多语言理解与生成、长文本处理、工具调用、深度搜索，基本是当前4B以下模型里任务覆盖最全的一个。
智能体方向的基座能力是这次更新的重点。MiniCPM5-2B在训练阶段就直接把工具调用、深度搜索和代码生成这些核心能力做进模型本体了。训练流程经过了200B规模的Agent Midtraining、上百万条高质量轨迹的Agent SFT，以及可扩展的Agent RL对齐优化，目的是让端侧智能体的行为更稳定、更可控。这样一来，手机、PC、智能座舱等设备上跑一个本地AI助手，就有了一个可以直接拿出来用的基座模型。
端侧的生态落地也没落下。除了前面提到的AMD、英特尔、联发科、高通这几家主流芯片厂商的适配，MiniCPM5-2B还联合众智FlagOS社区，一口气完成了9款芯片的Day0适配，包括华为昇腾、海光、昆仑芯、沐曦、摩尔线程、平头哥、清微智能、天数智芯、英伟达，并且已经延伸到了ARM端侧平台。这种首日就能跑通多款芯片的节奏，对端侧模型的工程化落地来说，算是一个很实际的推进。
官方还透露，MiniCPM5-2B很快就会正式开源。开发者可以直接在Hugging Face、魔搭这些平台拿到模型权重，针对不同芯片平台的适配镜像和部署指南也会同步放出来。
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