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在今年的WAIC上，我們可以看到各種各樣的“大”。這其中既有各家帶來的超節點，往展臺上一放，個個都是“鎮館之寶”；也有參數規模達2.8萬億的模型Kimi K3，強到把中國開源模型和全球頂級閉源模型的代差縮到半年以內。

然而，在追求“大”的趨勢下，有一家公司一直在追求“密”和“精”，它就是深耕端側AI領域的面壁智能。

2023年國內AI大模型進入爆發期，一度掀起了“百模大戰”，但面壁智能卻走了不一樣的路，成為了國內率先投身端側智能的公司。

而如今大家又在追捧智能體，行業內各種各樣的“龍蝦”層出不窮。但AI大模型不只是在云端發展，也在進入手機、汽車乃至未來更多的消費級設備。所以，端側智能依然是未來AI行業的一大發展方向。

本次WAIC上，面壁智能發布了面壁小鋼炮MiniCPM端側大模型，并展示了端側模型在手機、汽車、法律、航天等領域的商業化成果，讓更多人重視到端側智能的價值。

說到MiniCPM端側大模型，面壁智能著重考慮的是模型密度，把模型做得更精，精到讓模型里的一個參數就能頂別的模型10個參數的那種表現。

所以，這次面壁智能展示的MiniCPM5-1B，雖然只有10億參數，但卻能拿下國際AA-Index榜2B以下模型的第一。而且體量很小，在INT4量化之后容量只有0.5GB，完全可以在手機、平板、車機上跑，非常適合端側AI使用。

還有MiniCPM-V 4.6-1.3B這個多模態模型，它只有13億的參數量，體量一樣很小，但卻有著同級別模型的最高的智能密度。

它的多模態能力也很強大，成績超越了谷歌Gemma4-E2B-it和阿里Qwen3.5-0.8B，性能非常強，部署門檻卻很低，可以在蘋果、安卓、鴻蒙3大手機操作系統上運行，可以讓手機的AI更聰明。

當然，有很強的端側模型固然很重要，如何讓成果落地才是實現商業轉化的關鍵一步。在現場，面壁智能就展示了多個領域的落地成果，不僅有面向消費者的產品，還有法律、航天等專業領域。

在消費產品中，面壁智能端側模型目前已經深度適配到三星、高通驍龍及其至尊版芯片上，這些芯片已應用于三星Galaxy系列多款旗艦級手機。能得到國際大廠的認可，說明面壁智能的端側模型還是有點本事的。

而在智能汽車領域，面壁智能端出了面向智能座艙的端側產品SuperMate，它能做到實時感知、情景理解、主動行動，處理突發的實時任務。并且它還有深度記憶，會記住你以前提過的內容，不會像一般的模型那樣，每次對話都是跟一個“陌生人”溝通。

目前，面壁智能已經基于SuperMate推出了36個智能體、發布了6款全系模型、適配18款主流芯片，應用到了長安馬自達EZ-60、吉利銀河M9、上汽大眾ID.ERA 9X等車型上，預計SuperMate今年將會隨它們進入30萬個用戶的生活中。

今年是面壁智能正式邁向具身智能的一年，展臺上就有搭載了面壁大模型的樂聚機器人。它不僅能在離線狀態下基于本地知識庫來做講解，也支持自由問答，適合做導覽方面的工作。

另外，它也有巡檢方面的應用，能在住宅小區、工廠園區、公園校園、社區街道、地下車庫以及樓宇樓道等領域，實現室內外全天候自動巡檢，端側的好處就是即便在無網絡環境也能正常運行，保障使用過程不掉鏈子。

隨著AI模型進入各類終端設備，端側模型的重要性也越來越被人看見。它有低成本部署、可離線運行、隱私安全性高的特點，能夠構建起萬物智能的基礎。

而且，端側模型的崛起并不代表云端大模型退場，云端模型是在拔高AI的上限，端側模型則是負責AI在實際生活中的落地，兩者是相輔相成的。有這個合力在，就能共同推動AI更加深入地發展，創造更美好的未來。