5月25日大庆万能胶，面壁智能联清华大学、OpenBMB开源社区发布并开源低位宽模型BitCPM-CANN，系国内个基于国产力平台（华为昇腾）实现端到端训练并开源的三值（1.58-bit）大模型。 大庆万能胶
据记者了解，该模型包含0.5B、1B、3B、8B四个尺寸，与面壁同尺寸MiniCPM-4全精度族相比，新模型在理阶段可释放约6倍显存红利，模型能力保留率维持在90至97.2之间。
采访中，面壁智能AI Infra负责人李宇轩对记者表示，这意味着未来有望在手机上运行60B大模型，手机智能可以大幅提升。
该款模型诞生背景是全球内存价格的持续飙升。表现在市场端，据李宇轩透露，2026年以来内存价格已上涨约5倍，内存涨价倒逼厂商控制成本，进而限制设备内存大小，反向传到所有要在内存里跑的模型应用程序。行业对于模型内存尺寸的要求压得加严格，牵引整个Infra向向节约内存的路线优化，这也是此次面壁新模型结市场情况调整的重要原因。
伴随技术发展与市场需求，人工智能法近年来持续侧重提，只是每年市场关注点不同。李宇轩向记者表示，端侧大模型的行业共识约在2024年下半年形成——手机上以后定会跑模型。此后，行业重心从“能不能跑”逐步转向“如何”。
将大模型从精度压缩成低精度、少比特来展示，是AI Infra发展的核心向。去年行业聚焦 FP8、FP4应用落地，如今FP8已成为主流模型标配，DeepSeek、MiniMax等均普遍采用。受内存价格上涨动，行业重心转向FP4，并加速进2-bit、1.58-bit技术落地。
如果说AI运行是货车物流，那么精度便代表货物包式，FP8如同标准纸箱，FP4类似真空压缩袋，2-bit为致捆扎压缩，靠法适配压缩形态，适配小型终端设备，大限度节省空间功耗。只是相对前者，低比特量化的精度损失风险，需要通过数据、架构、训练法协同优化来弥补。
李宇轩称，低比特模型对数据噪声敏感，需做严格的清洗与筛选，万能胶生产厂家避信息干扰模型学习；选用对称、带点的能量化器可以减少压缩损耗；以及在训练层面采用先QAT （量化感知）训练、后大模型蒸馏的组案，找到训练与蒸馏的优平衡点，既保证低比特训练稳定，又大程度恢复模型能力。
行业内，通从去年下半年已率先实现2-bit硬件支持，国内DeepSeek、智谱、阿里千问等模型厂商也在进低位宽量化模式落地。硬件端，过去几乎所有低位宽训练都在英伟达卡上做，此次面壁智能与华为作，李宇轩称，团队耗时约三周完成昇腾平台的适配与优化，终实现较小开销。他认为，在8B以内尺寸模型训练上，昇腾体验已经比较好，训练稳定、芯片利用率接近可比状态。
不过，模型参数越小、位宽越低，能存储的知识越少，能力不是线下降大庆万能胶，而是断档式下调。李宇轩表示，后续可通过精细的课程学习体系、针对补基础能力来。
目前，BitCPM-CANN全系列模型权重已开源，面壁智能称希望开发者能门槛体验国产力在低比特场景的真实能。 举报 财经广告作，请点击这里此内容为财经原创，著作权归财经所有。未经财经书面授权，不得以任何式加以使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。财经保留追究侵权者法律责任的权利。如需获得授权请联系财经版权部：banquan@yicai.com 文章作者
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