开源了什么

9 月 8 日，面壁智能联合 OpenBMB 开源社区正式开源 MiniCPM5-2B 高密度端侧语言基座模型。官方同步公开了完整训练配方与配套数据集——覆盖预训练、SFT 与强化学习阶段，社区可以自行复现和继续训练，而不是只拿到一个权重文件。

榜单与实测数字

  • AA 榜单综合得分 23 分，位居全球 4B 参数以下开源基座模型榜首，超越 Gemma 4 12B、Qwen3.5 9B 及各主流 3B-4B 模型；同等 token 消耗下，智力得分接近同级模型的一倍
  • Agentic Index 得分 20 分，高于 Granite 4.2 8B（9 分）、Qwen3.5 9B（7 分）等参数数倍于己的模型，官方称本地端侧设备即可初步体验通用 Agent
  • 在代码、数学、长文本、指令遵循、工具调用等 34 项任务中平均得分 53.9 分，位列同级第一，超过 4B 级别中的最佳 Qwen3.5-4B
  • 真实任务评测拿到 891 分（人类基线 1000 分），比参数大 6 倍的 Gemma 4 12B（647 分）更接近人类水平；已同步完成英特尔、瑞芯微、Arm 等芯片或计算平台的首日适配

2B 为什么能打

关键不在参数少，而在“高密度”：同样一份 token 预算拿到更高能力，再配上工具调用这类 Agent 能力，端侧设备就可以不依赖云端独立完成多步任务。对硬件厂商来说，这是把“能跑的本地模型”升级成“能办事的本地智能”的候选基座。

边界也要讲清楚：榜单分数来自公开评测与厂商口径，端侧 Agent 在真实设备上的稳定性、延迟与功耗仍需按芯片和任务实测；官方预告的更大尺寸版本不在本次开源范围内。

端侧模型比的不再是谁参数多，而是谁能在小身材里塞进真正能用的 Agent 能力。