端侧AI落地元年：面壁智能MiniCPM登陆三星，七款手机端侧大模型同日备案

端侧AI迈入规模化落地新阶段 端侧大模型公司面壁智能已与三星手机达成合作，其自主研发的MiniCPM系列端侧模型将正式搭载于多款三星旗舰机型，实现商用上市。此举标志着国产端侧大模型首次进入全球头部安卓厂商的主力产品线。 同日，国家网信办发布公告，Apple智能、华为小艺AI大模型、OPPO AndesGPT、vivo蓝心端侧大模型、小米澎湃AI、三星盖乐世AI及努比亚豆包手机大模型等7款手机端侧生成式人工智能服务完成备案。这是国内首批集中获批的端侧AI服务，意味着端侧AI已从技术验证和概念演示阶段，全面转向合规化、规模化商业落地。 模型供给格局正在重构 过去两年，主流手机厂商普遍采用自研路径构建端侧AI能力：华为依托小艺、OPPO深耕AndesGPT、vivo聚焦蓝心、小米推进澎湃AI。而当前趋势出现关键转折——阿里千问作为第三方大模型，已确认集成至Apple智能，覆盖国行iOS、iPadOS、macOS及visionOS全生态；面壁智能则成为三星端侧AI能力的重要技术提供方。 这表明，端侧AI正加速形成市场化分工：手机厂商不再需要‘全栈自研’，而是基于场景需求，选择适配性更强、部署更轻量、功耗更优的第三方端侧模型。模型即服务（MaaS）在终端侧开始实质性演进。 面壁智能：最早押注端侧的硬核团队 面壁智能成立于2022年8月，孵化自清华大学自然语言处理实验室。核心团队兼具学术深度与工程实战经验：CEO李大海曾任知乎CTO；首席科学家刘知远为清华大学计算机系教授；CTO曾国洋22岁即作为核心工程负责人参与训练中国首个大语言模型CPM-1。 在2023年下半年行业竞相追逐百亿、千亿参数云端模型时，面壁智能反向决策，全力投入端侧AI研发。其底层逻辑并非‘做小’，而是追求‘更高知识密度’。2024年，团队联合清华提出‘大模型密度定律’（Densing Law）：同等智能水平下，所需参数规模每3.5个月减半，模型效率提升呈指数级加速。 MiniCPM系列：轻量、高效、可商用 2026年5月，面壁智能联合清华大学、OpenBMB开源MiniCPM5-1B，仅10亿参数，在Artificial Analysis Intelligence Index评测中取得17.9分，超越多款参数量数倍于它的开源基座模型；MiniCPM-V 4.6仅1.3B参数、6GB内存即可在主流手机流畅运行，原生支持iOS、Android、HarmonyOS三大操作系统。 截至目前，MiniCPM系列开源模型在GitHub、Hugging Face等平台累计下载量突破3800万次，已成为全球开发者采用最广泛的端侧基座模型之一。 不止于算法：打通端侧全链路 端侧落地是系统工程。面壁智能已完成对高通、联发科、英特尔、瑞芯微、英伟达、AMD等全部主流芯片平台的深度适配；在国产芯片方向，深度参与华为昇腾、寒武纪软件栈共建，并发布全国首个三值量化大模型BitCPM-CANN，推理显存占用降低约6倍。 最新发布的MiniCPM-o4.5为全双工全模态模型，仅9B参数即支持语音、视频、文本同步交互，面向真实终端交互场景持续进化。 曾国洋指出：‘端侧是硬约束——模型太大跑不动，功耗太高会发热，你没法给用户补贴一块冰。做高效，比做大难得多。’响应延迟、内存占用、散热控制、硬件成本……每一个环节都不可妥协，端侧模型的竞争是综合能力的比拼。 跨终端验证：从手机到汽车 端侧能力已延伸至更复杂终端。面壁智能自研端侧智能体SuperMate，截至2026年底预计交付量产车超30万台，覆盖吉利、上汽大众、广汽、马自达等多个品牌，完整跑通模型适配、硬件兼容、供应链协同与终端交付闭环。 这也印证了一个趋势：端侧AI的价值不在‘是否上车/上机’，而在于能否在严苛物理约束下，稳定提供可靠、低延迟、低功耗的智能服务——而这，正是未来人机交互的基础设施底座。