自2024年起，面壁智能融资节奏稳健，已顺利完成三轮数亿元级别的融资。2024年4月，由春华创投领 投，北京市人工智能产业投资基金等跟投，知乎作为战略股东持续跟投；同年 12月，龙芯创投、鼎晖 百孚、中关村科学城基金和赛富投资基金联合领投，北京市人工智能产业投资基金与清科创投跟投；到 了2025年5月，便是此次洪泰基金等联合投资的新一轮融资。 《麻省理工科技评论》《经济学人》等媒体，一直将面壁智能与DeepSeek等并称为中国高效创新代表 的公司。在DeepSeek出现后，大模型公司的融资环境风云变幻，诸多企业陷入融资困境，而面壁智能 与智谱AI成为了市场上极少数能够持续、顺利融资的企业。这一现象背后，彰显的是市场对前者坚持 走"端侧路线"的高度认可。面壁智能聚焦端侧模型研发，致力于打造同等参数下性能更高、成本更低、 功耗更小、速度更快的高效大模型，这种独特发展战略使其在激烈竞争中脱颖而出，让投资者看到了巨 大潜力与广阔发展空间。 在全球人工智能竞赛白热化的当下，面壁智能于近日成功完成新一轮数亿元的融资，本轮融资由洪泰基 金、国中资本、清控金信和茅台基金联合投资。 此外，面壁智能在法律、教育等多个垂直领域加速 ...

经过几年的快速发展，面壁智能已形了成全模态、多模态与基座模型组成的完整矩阵，持续刷新端侧大 模型能力边界。MiniCPM凭借以小博大、高效低成本的特性享誉全球，接连实现端侧ChatGPT、GPT- 4V、GPT-4o时刻，并获评2024年Hugging Face"最多下载、最受欢迎中国大模型"。截至目前，面壁小钢 炮MiniCPM系列平台下载量累计破1000万。 在应用侧，面壁智能发布的"小钢炮超级助手cpmGO"，是全球首个落地车端的纯端侧智能助手；面壁 智能作为联合研发团队参与的"法信法律基座大模型"也已在最高人民法院发布；与清华大学联合推出 AI 学生成长助手"清小搭"，为清华大学所有本科生配备具有智能问答、智能伴学功能的专属智能助 手…… 据介绍，本轮融资的完成，将进一步为面壁智能构筑高效大模型技术、产品壁垒、加速行业赋能与生态 拓展奠定坚实基础，协同产业上下游推动「端侧大脑」在千行百业规模化应用。 近日，面壁智能完成新一轮数亿元融资，本轮融资由洪泰基金、国中资本、清控金信和茅台基金联合投 资，自 2024年以来，面壁智能已连续完成3轮融资。 2024年9月，面壁智能发布小钢炮 MiniCPM 3.0 ...

vivo端侧大模型团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 在端侧设备上处理长文本常常面临计算和内存瓶颈。 vivo AI研究院 推出的EdgeInfinite算法专为端侧设备设计，让设备处理超长文本时更加高效流畅，该方法能够在不到10GB GPU内存的设 备上处理长达128K tokens的输入。 该研究成果已中稿ACL 2025。 以下是更多详细内容介绍。 EdgeInfinite:解决端侧设备长文本处理的高效算法 端侧LLM在实际应用中会遇到很多长文本输入的场景（例如通话摘要和个人文档总结），但由于端侧设备的资源限制，现有的LLM在部署到 端侧后都无法处理很长的上下文。 这是由于现在LLM都是基于Transformer架构，其计算耗时和内存占用会随着输入长度增加而显著增长，尤其当需要将Transformer类模型 部署到端侧设备上时，面临的挑战会愈发突出。 为了解决这类问题， vivo AI研究院 提出了一种用于端侧设备的长文本算法—— EdgeInfinite ，该算法通过一个可训练的 门控记忆模块 将记忆压缩算法集成到了 Transformer架构 中。 本方法与原生的Transformer架构 ...

现实状况是，没有AI卖点，智能新机都不好意思拿出手。 刚刚过去的4月，各大手机厂商密集发布新品，实则无形中掀起一场行业AI革命。好似喊了数十年的智能终端，现在才真正「智能兑现」。 比如，OPPO Find X8系列的AI一键闪记功能，「小布记忆」堪称「健忘症救星」；荣耀x70i则具备AI拍照聚焦的效果，还提供任意门、AI换脸检测、灵 动胶囊；华为畅享80也退出AI通话的卖点...... IDC最新数据显示，2024年中国AI手机出货量同比激增591%，渗透率已从2023年的3%跃升至22%，预计2025年将突破1.18亿台，占据整体市场的40.7%。 值得注意的是，2024年全球600美元以上高端机型占比突破30.9%，其中AI功能贡献了75%的溢价能力；头部厂商研发投入占比攀升至12%-15%，远超传统 硬件创新周期，2025年这一情况还将得到进一步增长。 数字背后折射出，手机厂商在硬件创新枯竭、用户换机周期拉长至51个月的困境压力下，集体押注AI。 传统语境下，厂商们比拼的卖点往往是前后主摄的范围或者超广角的大小，影像方面仅限于「拍的远和看得见」。AI时代，手机影像不仅仅是拍照需 求，还涉及视频创作，这意 ...

Mixture-of-Experts（MoE）在推理时仅激活每个 token 所需的一小部分专家，凭借其稀疏激活的特点，已成为当前 LLM 中的主流架构。然而，MoE 虽然显著降低 了推理时的计算量，但整体参数规模依然大于同等性能的 Dense 模型，因此在显存资源极为受限的端侧部署场景中，仍然面临较大挑战。 思考 现有的主流解决方案是专家卸载（Expert Offloading），即将专家模块存储在下层存储设备（如 CPU 内存甚至磁盘）中，在推理时按需加载激活的专家到显存进行 计算。但这一方法存在两大主要缺陷： 本文的核心思考是，在专家卸载方案中，需要将专家模块加载到显存，主要是为了在 GPU 上执行高效的矩阵运算。换句话说，如果专家的计算过程能够绕过矩阵 运算的需求，就可以避免将专家权重加载到显存，从而根本上规避频繁加载带来的开销。直观来看，专家模块本质上是一个神经网络，用于建模输入到输出的映 射。如果能够在推理前预先计算出所有可能的输入 - 输出对应关系，并将其存储为查找表，那么在推理时即可用简单的查找操作代替矩阵运算。 为了解决上述问题，来自北大和华为诺亚的研究人员提出了 Mixture-of-Lo ...

金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 端侧大模型圈子的 《速度与激情》 ，就这么水灵灵地上演了。 坐标上海车展，在长安马自达新车发布之际，车上的 智能座舱 竟然成了大亮点之一。 因为速度着实有点太快——从零到量产，只花了10个月的时间！ 要知道，这件事儿在汽车领域里面，一般都是要按"年"这个单位来计算。 而且啊，搞出这件事的，还是车圈的一位"新手"—— 面壁智能 。 没错，就是那个在大模型圈里用"以小搏大"姿势出圈的端侧大模型玩家。 他家当家模型产品"面壁小钢炮"，一直引领全球端侧 AI 性能与算法创新之先，是响当当的端侧模型扛把子！ 面壁在端侧以不足1B到8B的模型尺寸，实现了惊人的端侧GPT-4V、GPT-4o效果，前不久发布了全球首个全模态端侧模型。 超绝口碑，来自高效低成本、以小搏大，在今年年后也常被人称为 "端侧 DeepSeek " 。 它所发布的智能座舱产品，叫小钢炮超级助手 cpmGO ，是行业首个由纯端侧大模型驱动的智能助手。 整体来看，cpmGO具备以下几个特点： 快准稳 此举可谓是一鸣惊人，一举刷新行业纪录，一步迈进了"月"的计量单位。 91%超高执行准确率，交互如行云流 ...