El 8 de septiembre, FaceMind y OpenBMB lanzaron oficialmente el código fuente de la nueva generación del modelo "MiniCañón" MiniCPM5-2B. Este modelo, con su tamaño compacto de 2B, ha logrado el primer puesto en la categoría de modelos de menos de 4B en la prestigiosa clasificación global (lista AA), y ha superado a sus competidores de la misma categoría en capacidades de Agent, logrando un prototipo de Agent general para dispositivos de borde.
El rendimiento del MiniCPM5-2B de alta densidad de FaceMind es bastante impresionante. En la lista AA, el MiniCPM5-2B ocupa el primer lugar entre los modelos de base de código abierto con menos de 4B parámetros a nivel mundial, con una puntuación compuesta de 23, superando a modelos como Gemma 4 12B, Qwen3.5 9B y otros modelos principales de 3B-4B. En términos de capacidades de Agent, el índice Agentic de MiniCPM5-2B alcanza una puntuación de 20, significativamente más alta que modelos como Granite 4.2 8B (9 puntos) y Qwen3.5 9B (7 puntos), cuyos parámetros son varias veces mayores, lo que significa que los usuarios pueden experimentar un Agent general preliminar en dispositivos locales.
Agent.
El rendimiento sobresaliente de MiniCPM5-2B entre los modelos de código abierto a nivel mundial
En términos de eficiencia, MiniCPM5-2B demuestra una ventaja en la eficiencia de Token: con el mismo consumo de Token, su puntuación de inteligencia es de 23, casi el doble que los modelos de la misma categoría. En cuanto a la capacidad integral, MiniCPM5-2B obtiene un promedio de 53.9 puntos en 34 tareas que incluyen codificación, matemáticas, textos largos, seguimiento de instrucciones, llamadas a herramientas, entre otras, ocupando el primer lugar en su categoría, superando al mejor modelo de 4B, Qwen3.5-4B. En evaluaciones de tareas reales, MiniCPM5-2B logra una puntuación de 891 (la línea base humana es 1000), superando a Gemma 4 12B (647 puntos), que tiene seis veces más parámetros, y acercándose más al nivel humano.