面壁智能獲數億元融資，將用於端側高效大模型研發與生態建設，鞏固其在邊緣智能領域的領先地位。作爲國內端側大模型先行者，公司已形成從理論到產品的技術閉環，核心產品MiniCPM“面壁小”系列表現突出。
面壁智能完成數億元融資，投資方包括京國瑞、國科投資等。資金將重點投入端側高效大模型的研發，以鞏固其在終端智能市場的技術優勢。作爲國內端側AI領域的先行者，公司已構建從理論到全場景產品的完整體系。
清華大學聯合面壁智能在《自然・機器智能》發文，提出“能力密度”指標，強調模型性能應注重單位參數的有效智能而非規模。研究發現，能力密度約每3.5個月翻倍，同等任務所需參數可指數級減少。高密度需數據、算力、算法協同設計，而非簡單壓縮。面壁智能據此推出0.5B-2B系列模型。
北京國有資本投資面壁智能數億元，這是國務院發佈“人工智能+”行動後國內端側大模型首筆公開融資。資金將用於研發和商業化，助力人工智能發展。
智能對話助手，多功能大模型
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MiniCPM-重排序器是由面壁智能與清華大學自然語言處理實驗室、東北大學信息檢索小組聯合研發的中英雙語文本重排序模型，具備卓越的中英文及跨語言重排序能力。
MiniCPM是面壁智能與清華大學自然語言處理實驗室聯合研發的端側大語言模型系列，核心模型僅含12億非詞嵌入參數，在多項評測中超越更大規模的開源模型。
MiniCPM是由面壁智能與清華大學自然語言處理實驗室聯合開發的端側大語言模型，非詞嵌入參數量僅24億（2.4B），支持128k上下文窗口。
MiniCPM是由面壁智能與清華大學自然語言處理實驗室聯合開源的一系列端側大語言模型，核心語言模型MiniCPM-2B僅含24億非詞嵌入參數。
MiniCPM 是面壁智能與清華大學自然語言處理實驗室共同開源的系列端側語言大模型，主體語言模型 MiniCPM-2B 僅有 24億（2.4B）的非詞嵌入參數量。
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