融资动态 - 面壁智能完成新一轮数亿元融资 由洪泰基金、国中资本、清控金信和茅台基金联合投资 [1] - 公司自2024年以来已完成三轮融资 上一轮融资于2024年12月完成 规模同样为数亿元 [1] - CEO表示本轮融资将加深技术壁垒并推动大模型商业化进程 [1] 公司背景 - 公司创立于2022年8月 由清华大学NLP实验室孵化 联合创始人包括清华大学计算机系副教授刘知远 [1] - 采用"以小博大"策略 通过低成本、小参数实现高效率 区别于行业主流做大参数的路径 [2] - 较早明确"端侧大模型"战略方向 专注终端设备本地运行的AI模型 [2] 行业趋势 - 端侧大模型成为AI行业新增长引擎 预计2025年加速渗透消费电子和工业领域 [3] - 中国端侧AI市场规模预计从2023年千亿级增长至2028年1.9万亿元 [4] - 行业出现路径分化 部分企业转向垂直领域如医疗AI或B端服务 [2] 技术特点 - 端侧大模型通过轻量化技术压缩参数 实现设备端独立计算 解决云端部署的延迟和隐私问题 [2][4] - 推出80亿参数的全模态模型MiniCPM-o 2.6 具备图像理解、语音和多模态交互能力 [5] - 投资方认为端侧最能体现高知识密度 未来人机交互将向多模态融合发展 [3] 商业化进展 - MiniCPM系列平台累计下载量突破1000万 [5] - 在汽车领域与长安马自达等车企合作 首款量产车型MAZDA EZ-60已上市 [5][6] - 司法领域落地全国首个审判垂直领域大模型 辅助立案29.1万件 生成文书1.16万份 [6] - 教育领域与清华合作推出AI学生成长助手"清小搭" [6]

融资动态 - 公司完成新一轮数亿元融资 由洪泰基金、国中资本、清控金信和茅台基金联合投资 [1] - 2024年以来已连续完成3轮融资 显示资本市场对其技术路线的高度认可 [1] 技术突破 - 2024年9月发布MiniCPM 3 0模型 4B参数性能超越GPT-3 5 [1] - 2024年8月发布MiniCPM-V 6模型 8B参数实现20B以下多模态理解3项SOTA 达到GPT-4V水平 [1] - 2025年1月发布MiniCPM-o 2 6模型 8B规模实现全模态实时交互 [1] - 形成全模态/多模态/基座模型完整矩阵 持续刷新端侧大模型能力边界 [1] 市场表现 - MiniCPM系列获评2024年Hugging Face"最多下载、最受欢迎中国大模型" [1] - 平台累计下载量突破1000万次 [1] 商业化落地 - 推出全球首个车端纯端侧智能助手"小钢炮超级助手cpmGO" [2] - 参与研发最高人民法院"法信法律基座大模型" [2] - 与清华大学合作推出AI学生成长助手"清小搭" 覆盖全校本科生 [2] 战略规划 - 本轮融资将用于构筑技术/产品壁垒 加速行业赋能与生态拓展 [2] - 推动"端侧大脑"在千行百业规模化应用 [2]

融资动态 - 面壁智能完成数亿元新一轮融资 由洪泰基金、国中资本、清控金信和茅台基金联合投资 [2] - 2024年4月完成数亿元融资 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 [2] - 2024年12月完成数亿元融资 由龙芯创投、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 [2] 技术突破 - 2025年1月发布端侧全模态模型MiniCPM-o2.6 以8B规模实现全模态实时交互 首创"持续看、实时听、自然说"功能 全平台下载量累计破1000万 [3] - 2024年8月发布MiniCPM-V2.6模型 8B参数取得20B以下单图、多图、视频理解3SOTA成绩 实现端侧对标GPT-4V水平 [4] - 2024年9月发布MiniCPM3.0模型 4B参数超越GPT-3.5性能 量化后仅2GB内存 支持无限长文本 榜单性能超越Kimi [4] 商业化落地 - 发布智能座舱纯端侧汽车助手cpmGO 与长安汽车、上汽大众、长城汽车等合作实现多款量产车型定点 [5] - 首款端侧模型量产车长安马自达MAZDA EZ-60于2024年4月发布 [5] - 与高通、英特尔、联发科技等企业深度合作推动端侧原生智能座舱落地 [5] 行业应用 - 参与研发"法信法律基座大模型" 在最高人民法院发布 定位国家级法律人工智能基础设施 [6] - 助力深圳中院落地全国首个司法审判垂直领域大模型 截至2024年7月覆盖所有常见民商事案件 辅助立案29.1万件 辅助生成文书初稿1.16万份 [6] - 与清华大学联合推出AI学生成长助手"清小搭" 为本科生配备专属智能助手 MAIC模式课程结业率超40% 是传统MOOC教学的10倍 [6] 发展战略 - 提出大模型密度定律Densing Law 追求更高知识密度 引领终端智能跃升 [7] - 以打造高效大模型为目标 在模型关键指标上屡屡做到越级领先 [7] - 融资后将加深技术壁垒 持续推动大模型商业化进程 为AGI时代贡献力量 [7]