面壁智能开源MiniCPM5-2B，2B端侧模型登顶全球4B以下榜单

会懂网AI资讯，9月8日，面壁智能联合OpenBMB开源社区正式开源高密度端侧语言基础模型MiniCPM5-2B，并同步公开完整训练配方、自研强化学习框架与配套数据集。以1000分为人类基线，该模型在真实任务评测中获得891分，居于4B以下模型榜首。

在国际权威基准Artificial Analysis Intelligence Index（AA榜单）上，MiniCPM5-2B以23分的综合成绩位列全球4B参数以下开源基座模型第一，超过Gemma 4 12B、Qwen3.5 9B等参数规模更大的模型。更具突破性的是Agentic Index得分达20分，而同级模型普遍低于10分。

智能体能力一直是端侧模型的短板。一个Agent需要理解目标、拆解任务、调用工具、根据反馈调整策略，并在多轮交互中持续推进。过去这类能力主要依托云端大模型实现，使用成本、响应速度与数据安全都是普及中的现实障碍。

MiniCPM5-2B在20亿参数的规模上初步实现了Agent能力雏形，验证了一条新路径：让智能体在手机、汽车等终端本地运行。这意味着更低的调用成本、更快的响应速度，以及更重要的数据保护——敏感信息不必离开设备。

值得注意的是其Token效率。完成同样的Intelligence Index任务，MiniCPM5-2B平均只消耗21k输出token，处于全场最低一档，而得分相近的Qwen3.5 9B需要34k。这说明高分并非靠”多想一会儿”堆出来，而是模型本身效率更高。

此次开源的不只是权重，还包括训练Recipe、自研强化学习框架Meshy、基于奖励的强化学习策略JustRL II，以及UltraData系列数据集。截至2026年8月，MiniCPM系列全球下载量已突破5000万次，语言基础模型下载量突破1300万。