5月25日，面壁智能正式发布并开源了新一代端侧文本基座大模型 MiniCPM5-1B。该模型以1B 参数规模在 AA-Index 榜单取得17.9分，超越 Qwen3.5-2B（16.3 分）等全部4B 以下开源基座模型，延续了面壁智能提出的“密度定律”——大模型智能密度约每3.5个月翻一番。其 Base 版本由面壁自研 AI 训练框架 ForgeTrain 预训练完成，这是全球首个完全由 AI 编写的生产级训练框架。INT4量化后权重仅0.5GB，可在手机、浏览器等90%以上终端设备运行。官方已原生支持 vLLM、SGLang、llama.cpp 等主流推理框架。

据悉，众智 FlagOS 社区基于统一多芯片软件栈，通过 vLLM-plugin-FL 推理插件完成了 MiniCPM5-1B 的跨芯片适配与推理部署 Day-0发布。此次适配覆盖英伟达、华为昇腾、平头哥、摩尔线程、海光、昆仑芯、沐曦、天数智芯 8 类数据中心 AI 加速芯片，并针对 MiniCPM5面向端侧部署的特点，首次将 Day-0适配延伸至 ARM 端侧平台。FlagOS 支持 MiniCPM5-1B 在 ARM 上以 int8、bf16、fp32三种精度运行，实现了从数据中心多款AI芯片到端侧 ARM 的“一套代码、跨架构运行”。在性能方面，多款AI芯片的首 token 延迟（TTFT）低于 NVIDIA H20原生基线，进一步验证了 FlagOS 统一软件栈在跨芯片适配和推理优化上的能力。