💰 Оценка ModelBest превысила $2,8 млрд на пороге бума edge AI

Китайский разработчик edge AI ModelBest, создатель серии моделей MiniCPM, привлёк более 5 млрд юаней в первой половине 2026 года, а его оценка превысила 20 млрд юаней (~$2,8 млрд). Компания стала самым дорогим профильным единорогом в сегменте периферийного ИИ в Китае, опираясь на собственную «теорию плотности»: для достижения заданного уровня интеллекта требуется вдвое меньше параметров каждые 3,5 месяца.

Основанная в 2022 году как инкубатор лаборатории NLP Университета Цинхуа, ModelBest выбрала стратегию edge-first вопреки мейнстриму облачных LLM. Их закон плотности, опубликованный на обложке Nature задолго до аналогичных выводов Meta*, утверждает, что плотность интеллекта моделей удваивается каждые 3,5 месяца. MiniCPM5-1B достигает производительности, близкой к GPT-4o, при 1/200 числа параметров. Суммарные загрузки на GitHub и Hugging Face превысили 38 млн. Samsung Galaxy AI получил одобрение регулятора КНР с onboard-ИИ на базе MiniCPM.

Коммерческое внедрение охватывает автомобили (Changan Mazda, Geely), смартфоны, AIPC, промышленность и умные дома. Frost & Sullivan прогнозирует рост глобального рынка edge AI с 321,9 млрд юаней в 2025 году до 1,22 трлн к 2029-му (CAGR ~40%). ModelBest стала главной чистой edge AI ставкой на китайском венчурном рынке.

*Компания Meta - запрещена на территории России.

#Business #EdgeAI #ModelBest #AI #MiniCPM #China

💵Китайский единорог ModelBest подал документы для IPO на A-рынке: MiniCPM скачали 38 млн раз

Крупнейший китайский единорог в сфере edge-AI — компания ModelBest — 12 августа подала документы для IPO-консультирования в Шанхайскую комиссию по ценным бумагам. Консультантом выступает CITIC Securities. В середине июля компания закрыла раунд финансирования, поднявший её оценку выше 20 млрд юаней.

ModelBest основана в августе 2022 года в Пекине, выросла из лаборатории NLP Университета Цинхуа. CEO Ли Дахai — бывший партнёр и CTO Zhihu, главный научный сотрудник Лю Чжиюань — профессор Цинхуа. Основной продукт — семейство эдж-моделей MiniCPM, которые работают локально на телефонах, автомобилях, ПК и роботах, включая сценарии без стабильной сети. Серия накопила более 38 млн загрузок на GitHub и Hugging Face.

Быстрее всего монетизация идёт в автопроме: модели уже ставят на машины Changan, SAIC и Geely, в 2026 году ожидаются сотни тысяч автомобилей с MiniCPM. Также есть внедрения в смартфонах, умном доме, авиации и юриспруденции. Отметим: это этап консультирования, а не проспект эмиссии — путь до полноценного листинга обычно занимает месяцы.

#Business #AI #ModelBest #MiniCPM #IPO #edgeAI

⚙️ OpenBMB выпустила MiniCPM5-2B — открытую on-device модель класса до 4B

OpenBMB и ModelBest открыли веса MiniCPM5-2B: плотная модель на 2,52 млрд параметров с нативным контекстом 131 072 токена под лицензией Apache-2.0. Архитектура стандартная — 42 слоя LlamaForCausalLM с grouped-query attention (16 query-голов, 2 key/value), без эмбеддингов около 1,98 млрд параметров. Это значит, что модель грузится в обычные движки без кастомных ядер и форка кода.

Средний балл на 34 бенчмарках — 53,9, выше некоторых открытых базлайнов на 4B: Qwen3.5-4B даёт 51,1, granite-4.2-3B — 42,7. Сильные стороны — кодинг-агенты, вызов инструментов и длинный контекст: LiveCodeBench v6 69,1 против 56,4 у Qwen3.5-4B, SWE-bench Verified 46,4 против 33,6, BFCL v4 66,6, NoLiMa 68,1 против 43,5. Знания слабее: MMLU-Pro 70,8 против 78,0 у 4B Qwen.

Пост-тренировка: SFT на ~400 млрд токенов, RL-учителя по математике, коду, агентам и письму (алгоритм JustRL II), затем on-policy дистилляция 16 RL-экспертов в одного студента — заявленный прирост около 10,96 пункта на reasoning-наборах и 6,96 на агентных. Опубликованы корпуса UltraData и промежуточные чекпойнты Base, Midtrain и SFT-only. Поддержка рантаймов: vLLM, SGLang, Transformers, llama.cpp, Ollama, LM Studio, MLX, LiteRT и FlagOS, форматы GGUF, MLX и GPTQ.

#Tech #AI #MiniCPM #OpenBMB #OpenModels #Ondevice