5 月 25 日から29 日まで、Facewall IntelligenceとOpenBMBは共同で「エッジサイド大規模モデルオープンソースウィーク」を開催し、毎日大規模エッジサイドモデルのキラー機能を解き明かしました。
5 月 25 日から29 日まで、Facewall IntelligenceとOpenBMBは共同で「エッジサイド大規模モデルオープンソースウィーク」を開催し、毎日大規模エッジサイドモデルのキラー機能を解き明かしました。大規模エッジサイドモデルの頂点は、氷山の一角ではなく、氷山全体です。本日はオープンソースウィークの第 2 弾です。エッジサイドテキストの強力なツールであるMiniCPM5-1Bは、Facewall Intelligenceが清華大学およびOpenBMBオープンソースコミュニティと協力して正式にリリースし、オープンソース化しました。これは、エッジサイドテキスト基盤大規模モデルの最新世代を代表するものです。MiniCPM5-1Bは、モデルインテリジェンス密度の上限を再び更新しました。わずか1Bパラメータで、国際的に有名なAA-Indexリーダーボードで2Bパラメータ未満のすべてのモデルを上回ります。3か月前にリリースされたQwen3.5-2Bと比較すると、MiniCPM5-1Bはパフォーマンスが向上しただけでなく、パラメータの数も半分に削減されています。この結果は、私たちが継続的に観察してきた密度法則をさらに裏付けるものです。大規模モデルの知能密度は、約 3.5か月ごとに倍増するペースで継続的に増加しています。小規模モデルは、より高い知能密度を持っています。複数の公開ベンチマークによると、MiniCPM5-1Bは、パラメータサイズが2B 以下のベースモデルの中で、世界的に最高の総合テキスト性能を誇ります。知識、数学的推論、コード推論、ツール呼び出しなどの次元において、MiniCPM5-1Bは、Qwen3.5-0.8BやLFM2.5-1.2B-Thinkingなど、同規模のベースモデルを総合的に凌駕しています。権威ある人工分析（AA）ベンチマークでは、MiniCPM5-1Bのスコア（17.9ポイント）は「小規模モデル」カテゴリで1 位となり、Qwen3.5-2B（16.3ポイント）をも上回り、パラメータサイズが2Bのオープンソースベースモデルの中で世界最強となっています。
さらに、デバイスとの互換性が高く、導入や運用上の障壁が極めて低いのも特長です。INT4 量子化後の重量はわずか0.5GBなので、スマートフォン、ブラウザ、そしてほぼあらゆるハードウェア上で手軽に利用できます。わずか1Bパラメータでも、強力なMiniCPM5-1Bは、誰もが利用できる「デスクトップペット」など、数多くの興味深く魅力的なアプリケーションを駆動できます。
さらに注目すべきは、そのベースモデルバージョンが、Wallfacer AIが独自に開発したAIトレーニングフレームワークであるForgeTrainを使用して事前トレーニングされたことです。ForgeTrainは、フレームワークコードの記述に人間のプログラマーが一切関与せず、完全にAIによって記述された世界初のプロダクショングレードの大規模モデル事前トレーニングフレームワークであり、トレーニング速度はNVIDIA Megatronよりも10%高速です。AI 自身によって構築されたフレームワークが、20 億規模の世界最強のテキストベースモデルをトレーニングしました。これは、「AIがAIを創造する」再帰的知能（RSI）が夢物語ではなく、すでに展開している現実であり、Anthropic AIの創設者兼 CEOであるDario Amodeiが2028 年に予測したよりも早く実現する可能性さえあることを示しています。MiniCPM5-1Bは現在、モデルの重み、トレーニングデータセット、デプロイメントソリューションを含め、完全にオープンソースです。以下に、この強力な小型マシンの完全な紹介を示します。 10 億個のパラメータを持つ超クールな「デスクトップペット」であるMiniCPM5-1Bは、エッジサイドモデルに対する業界の理解をさらに深めました。約 10 億個のパラメータ（1B）を持つ基本モデルは、多くの強力で魅力的なアプリケーションを駆動できます。例えば、誰もが手頃な価格で購入できる「デスクトップペット」は、スマートフォンやコンピューター上で動作し、インターネット接続の有無に関わらず、いつでもどこでも頼りになる相棒となるでしょう。
