9B 模型“平替”GPT-4o ？！面壁赌对OpenClaw端侧AI，内部上演一人月产65万行代码的效率核爆

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文章摘要

面壁智能在2023年百模大战中转向端侧大模型赛道，这一战略决策起初备受质疑，但随着苹果入局才验证了其前瞻性。三年后，公司通过发布MiniCPM-o 4.5全模态旗舰模型和松果派AI硬件，确立了清晰的端侧发展路径。MiniCPM-o 4.5的创新在于实现了全双工全模态交互，突破传统回合制限制，支持看、听、说并行处理。清华大学姚远教授指出，该模型通过全双工机制和自主交互机制两项核心技术，在9B参数规模下保持文本能力的同时，实现了多模态输入的持续感知与即时输出。

在硬件布局上，面壁推出松果派开发板构建软硬一体生态。其商业逻辑是通过开发者生态自然生长，而非直接商业化部署。联合创始人雷升涛强调，生态优势在于衍生出难以预见的应用场景。公司定位为芯片商与终端厂商的桥梁，25年调研显示深圳超半数端侧AI项目已采用MiniCPM模型，这验证了其技术渗透力。

面对行业竞争，面壁提出”知识密度定律”，认为大模型保鲜期仅约100天，持续迭代能力比单一模型更重要。CEO李大海指出，端侧市场的碎片化特性为创业公司提供差异化机会。技术层面，团队通过优化推理框架llama.cpp-omni实现低延迟，采用主干模型+轻量语音模块的架构，相比传统方案降低40%计算开销。

组织管理方面，面壁呈现”一人公司”趋势，AI原生工作模式使单人月产65万行代码成为可能。刘知远认为，未来智能终端发展将沿两条主线：能力增强与使用效率提升。端云协同将成为主流，手机在输入侧感知能力的突破是关键挑战。具身智能领域则需解决模型跨本体泛化问题，多模态能力被视为突破瓶颈的基础。

长期来看，面壁判断端侧模型将向自主学习和多智能体协同演进，最终实现个性化持续成长的AI助手。当前开源的MiniCPM-o 4.5已在GitHub和Hugging Face发布，记忆时长约1分钟，团队正探索延长推理窗口的方法。这种从模型能力到商业生态的系统性布局，反映出面壁对端侧AI”数据飞轮”闭环的完整构想，其技术路径与市场策略形成相互验证的协同效应。