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洪泰基金、茅臺基金等投資,面壁智能完成數億元新一輪融資

獵云網王非2025-05-21 16:35 大公司
本輪融資將進一步為面壁智能構筑高效大模型技術、產品壁壘、加速行業賦能與生態拓展奠定堅實基礎,協同產業上下游推動端側大腦在千行百業規模化應用。

近日,高效端側大模型產品研發商面壁智能完成數億元新一輪融資,本輪融資由洪泰基金、國中資本、清控金信和茅臺基金聯合投資。

據了解,本輪融資將進一步為面壁智能構筑高效大模型技術、產品壁壘、加速行業賦能與生態拓展奠定堅實基礎,協同產業上下游推動端側大腦在千行百業規模化應用。

2024年4月,面壁智能完成數億元融資,由春華創投領投,北京市人工智能產業投資基金等跟投,知乎作為戰略股東持續跟投支持;2024年12月,面壁智能完成數億元融資,由龍芯創投、鼎暉百孚、中關村科學城基金和賽富投資基金聯合領投,北京市人工智能產業投資基金與清科創投跟投。

2025年伊始,全球人工智能競賽進入白熱化,以高效、低耗為代表的創新路徑正在引領全球AI變革。面壁智能是以高效為第一性原理的大模型公司,專注于打造同等參數下性能更高、成本更低、功耗更低、速度更快的高效大模型。今年1月,面壁智能發布了首個端側全模態模型——面壁小鋼炮MiniCPM-o 2.6,持續看、實時聽、自然說等多項關鍵能力均為業界首創,能力全面躋身國際領先水平。此前,面壁小鋼炮MiniCPM憑借以小博大、高效低成本的特性享譽全球,接連實現了端側ChatGPT、GPT-4V、GPT-4o時刻,被評為2024年Hugging Face最多下載、最受歡迎中國大模型。截至目前,面壁小鋼炮MiniCPM系列全平臺下載量累計破1000萬。

端側全模態大模型進展:2025年1月,面壁智能發布了首個端側全模態模型「小鋼炮」MiniCPM-o2.6,以8B規模實現全模態實時交互,首創“持續看、實時聽、自然說”功能,具備真人質感TTS能力,在圖像理解、語音、多模態實時流式方面全SOTA,成為最強端側視覺通用模型、最強語音通用模型,實現最強多模態實時流式交互,開啟端側GPT-4o時刻。

端側多模態大模型進展:2024年8月,面壁智能發布了「小鋼炮」MiniCPM-V2.6模型,僅8B參數,取得20B以下單圖、多圖、視頻理解3SOTA成績,一舉將端側AI多模態能力拉升至全面對標GPT-4V水平。實時視頻理解、多圖聯合理解、多圖ICL等能力首次在端側多模態模型實現,更接近充斥著復雜、模糊、連續實時視覺信息的多模態真實世界,極致高效、端側友好,更能充分發揮端側AI傳感器富集、貼近用戶的優勢。

基座模型進展:2024年9月,面壁智能發布小鋼炮MiniCPM3.0模型。以4B參數,帶來超越GPT-3.5的性能,強得不像端側模型。并且量化后僅2GB內存,端側友好。此外,MiniCPM3.0支持無限長文本,榜單性能超越Kimi,超長文本也不崩;性能比肩GPT-4o的端側最強FunctionCalling;超強RAG外掛三件套,中文檢索第一、生成超Llama3-8B。

面壁智能持續推動端側大模型在各領域的拓展和普及,將高性能的端側AI融入到不同終端產品中,繼而為每個人的工作生活帶來智的變化,獲得了業界認可。值得一提的是,在打造智能座艙方面,面壁智能發布了以MiniCPM模型為核心的業界首個智能座艙純端側汽車助手cpmGO,創造了與云端全面對齊的智能座艙原生端側體驗。通過與長安汽車、上汽大眾、長城汽車等頂級車企深入合作,實現了多款量產車型定點。首款端側模型量產車——長安馬自達MAZDA EZ-60于今年4月正式發布,標志著端側大模型在汽車座艙領域的商業化落地邁入新階段。此外,面壁與高通、英特爾、聯發科技、梧桐車聯、德賽西威、中科創達、安波福等標桿企業深度合作,攜手推動端側原生智能座艙廣泛落地。

在垂直領域,面壁智能作為聯合研發團隊參與的“法信法律基座大模型”也在最高人民法院發布,定位為國家級法律人工智能基礎設施。面壁智能助力深圳中院落地“全國首個司法審判垂直領域大模型”,這套人工智能輔助審判系統實現了從立案到結案的全流程智能輔助。截至2024年7月,深圳法院人工智能輔助審判系統應用范圍已覆蓋所有常見的民商事案件。今年1月系統試運行以來,輔助立案29.1萬件;輔助生成文書初稿1.16萬份。

在教育領域,面壁智能開辟AI教育新范式。面壁智能與清華大學聯合推出AI學生成長助手“清小搭”,為清華大學所有本科生配備具有智能問答、智能伴學功能的專屬智能助手,提供全過程、全方位、全天候的陪伴支持,將在全國教育行業進行示范推廣。面壁智能打造由AI守護的全自動課堂(MAIC,Massive AI-empowered Courses),教師全智能輔助、課堂全自動運行、學生全自主學習。課堂由AI自動駕。MAIC模式比線下班級教學更能激發主動討論和探究行為,平臺課程結業率超40%,是傳統MOOC教學的10倍。

作為國際少有的、摸索出自己大模型高效方法論的團隊,面壁智能發現并提出了大模型密度定律Densing Law,以追求更高知識密度(知識密度=模型能力/參與計算的模型參數)為目標,同時以突出的人效和研發投入產出比,不斷迭代模型真實效用,引領終端智能躍升到更高水平。

對于新一輪融資,面壁智能聯合創始人、CEO李大海表示,如今,大模型已經進入行業賦能的加速時刻,需要我們對技術、市場具備更加前沿性的判斷,并為大模型行業賦能提供充足的供給。一直以來,面壁以打造高效大模型為目標,在模型關鍵指標上,屢屢做到越級領先。本次融資后,我們將能夠進一步加深面壁的壁壘,并持續推動大模型商業化進程,為AGI時代的到來貢獻力量。

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