henry 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

空氣炸鍋“?！绷艘宦?。

我還沒反應(yīng)過來，AI先開口了：“好了，它已經(jīng)叮了?！?/p>

這不是語音助手升級，而是面壁智能剛開源的全模態(tài)模型MiniCPM-o4.5

手機(jī)往廚房一放，它能一邊跟你說話，一邊盯著灶臺、聽動靜。

不再是“你問一句、它答一句”，而是邊看、邊聽、主動說的AI。

AI開始豎起耳朵，瞪大眼睛

既然這AI這么能盯，還能提醒，那是不是干脆給它掛在教室、樓道門口？

老師家長一來就提醒我，豈不美哉？（doge）

Wwwwwait！AI肯定不是這么用的。

不過，在實(shí)測和官方用例里，我們確實(shí)發(fā)現(xiàn)了一件挺有意思的事：它能干的事兒，已經(jīng)和以前的AI不一樣了。

先說最直觀的。

這次面壁的MiniCPM-o4.5，最大的變化，其實(shí)就一句話：它能一邊聽、一邊看，還能主動說

比如逛超市，人往前走，貨架在變，商品也在變。

隨口問一句：水果都什么價(jià)？它立馬接得上。

這里的關(guān)鍵不在“答得快”，而在于它在回答我的同時(shí)，眼睛其實(shí)沒停，一直跟著你看。

你走著，貨架在變，它也能馬上接話，就像旁邊有個(gè)朋友。

要是放在以前的AI身上，基本就是你問一句，它答一句。

等它下一次再說話，才重新“看”一次世界，加載的圓圈多少要重新開始轉(zhuǎn)幾圈。

再比如出門上班。你走進(jìn)電梯，刷著手機(jī)，腦子已經(jīng)在想別的事了。

你只需要在一開始告訴它提醒你，它就能持續(xù)識別電梯樓層的變化，在你該下的時(shí)候，直接開口提醒。

還有一點(diǎn)也很關(guān)鍵：MiniCPM-o4.5不需要你先開口，也能主動應(yīng)答

這一點(diǎn)，在開頭的測試?yán)锉憩F(xiàn)得特別明顯。因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)場景中，等你再去問一句“好了沒”，往往已經(jīng)晚了。

真正有用的是——你沒問，AI聽到“叮”的一聲，直接來一句：“加熱好了?！?/p>

此外，我們還發(fā)現(xiàn)MiniCPM-o4.5一個(gè)挺反直覺的地方：它在說話的時(shí)候，也還在聽

因?yàn)榇蠹叶贾溃艘坏╅_口說話，注意力基本就不在“聽”上了。

但o4.5不一樣，一方面，它能一邊跟你聊天，一邊留意外界的動靜——

敲門聲、燒水聲、空氣炸鍋“?！钡哪且幌拢疾粫宦┑?。

更狠的是，在它自己說話的時(shí)候，也能聽見你新插進(jìn)來的指令，能實(shí)現(xiàn)即時(shí)自由對話

為此，我們刻意做了件有點(diǎn)“為難”模型的事。

它正在解說畫面的藍(lán)色鴨子在哪里，這時(shí)我突然插一句新的要求，讓它告訴我小黃（鴨子）在哪里。

結(jié)果是，MiniCPM-o4.5在說完上句話后，立馬回答了這句突然插入的話。

這也讓MiniCPM-o4.5跟那種一問一答的AI不一樣。

它不是等你說完一句再輪到它，而是一邊聽、一邊說，一邊隨時(shí)改口

換句話說，今年的AI已經(jīng)不玩回合制問答，開始整臨場反應(yīng)，學(xué)會搶答了。

順帶一提，除了上面這些，還有更“邪修”的玩法。比如讓AI解說實(shí)況比賽，或者盯著你練組數(shù)、數(shù)次數(shù)。

我們就不一一演示了，鏈接在最后，留給大家自己去慢慢折騰。

首個(gè)可以「即時(shí)自由對話」的大模型

那么，上面這些“自由對話”是怎么做到的？

關(guān)鍵在于MiniCPM-o4.5對交互方式本身做了重構(gòu)

以往的多模態(tài)模型，本質(zhì)是串行的：先聽完，再想，再說。

一旦開始輸出，模型對外界輸入的感知就會被暫停，形成典型的I/O阻塞，這是無法邊看邊聽邊說的原因。

在MiniCPM-o4.5中，面壁團(tuán)隊(duì)首次引入了全雙工（Full-Duplex）多模態(tài)實(shí)時(shí)流機(jī)制。模型可以一邊持續(xù)接收視頻和音頻輸入，一邊同步生成語音或文本輸出，兩條信息流并行運(yùn)行，互不阻塞。

在實(shí)現(xiàn)上，MiniCPM-o4.5將原本離線的模態(tài)編碼器與解碼器，升級為支持流式輸入/輸出的在線版本；

語音側(cè)采用文本與語音token交錯(cuò)建模，既支持全雙工語音生成，也提升了長語音生成的穩(wěn)定性。

同時(shí)，通過時(shí)分復(fù)用機(jī)制，對在毫秒級時(shí)間線上對齊的多模態(tài)輸入與輸出進(jìn)行統(tǒng)一建模，實(shí)現(xiàn)高效的流式處理。

在整體架構(gòu)上，MiniCPM-o4.5采用端到端的全模態(tài)設(shè)計(jì)，通過稠密特征將各模態(tài)的編碼器與解碼器直接連接到大語言模型主干，視覺、音頻等模態(tài)在模型生成輸出的同時(shí)仍能持續(xù)更新。

除了并行處理，MiniCPM-o4.5還改變了對話時(shí)機(jī)的判斷方式。模型會持續(xù)進(jìn)行語義層面的判斷，并以1Hz的頻率決定是否介入回應(yīng)，而不再依賴“檢測到靜音就回答”的VAD（語音互動檢測）機(jī)制。

（傳統(tǒng)語音助手往往依賴外部的VAD：一旦檢測到短暫靜音，就認(rèn)為用戶“說完了”并開始回答）

這使得模型不僅能被自然打斷，還能基于對場景的持續(xù)理解，主動發(fā)起提醒或評論。

這也是為什么前面我還沒把話說完，它就已經(jīng)“搶答”了。

此外，值得一提的是，在Benchmark測試上，MiniCPM-o4.5的表現(xiàn)同樣亮眼。

在僅9B參數(shù)規(guī)模下，模型在全模態(tài)理解、視覺理解、文檔解析、語音理解與生成，聲音克隆等多個(gè)方向上，均達(dá)到了當(dāng)前全模態(tài)模型的領(lǐng)先水平

那么像MiniCPM-o4.5這樣，邊看、邊聽、主動說的AI，意味著什么？

最近，Clawdbot（現(xiàn)已更名為OpenClaw）的爆火，其實(shí)已經(jīng)提前給了答案：人們真正需要的，可能不是“更聰明的問答機(jī)”，而是能持續(xù)運(yùn)行、一直在場的AI

不是你問它一句，它才醒一下；而是它本來就在運(yùn)行，在看、在聽，也隨時(shí)準(zhǔn)備說話。

這，正是這類“邊看、邊聽、主動說”的模型真正產(chǎn)生價(jià)值的地方。

過去的AI，更像對講機(jī)。你說完，它才聽；它一開口，外界就等于被按了暫停鍵。

而這一次，面壁做的嘗試是：讓AI在說話的時(shí)候，世界周遭事物依然是流動的。它在持續(xù)感知世界的同時(shí)，也在持續(xù)參與對話和行為，而不是僅在節(jié)點(diǎn)式的“提問/回復(fù)”之間來回倒騰。

也正因?yàn)檫@樣，它能自然地延展到更多地方：

對具身智能來說，感知、決策、動作本來就不該被拆開；對車端或終端助手來說，真正有用的往往不是“回答問題”，而是在合適的時(shí)機(jī)接話；對復(fù)雜系統(tǒng)來說，“等一下再想”本身就是一種失效。

因此，全雙工并不是體驗(yàn)升級，而是AI能否真正進(jìn)入現(xiàn)實(shí)連續(xù)世界的分水嶺。

也正是在這個(gè)意義上，面壁將MiniCPM-o4.5定義為一款全模態(tài)的基礎(chǔ)模型，并以此作為后續(xù)賦能汽車、手機(jī)、機(jī)器人等各類終端形態(tài)的起點(diǎn)。

面壁智能：只做端，把端做到極致

面壁智能成立于2022年8月。

在端側(cè)AI還遠(yuǎn)沒成為行業(yè)熱詞、討論重心仍集中在云端和算力堆疊時(shí)，面壁就已經(jīng)把方向押在了端側(cè)AI模型這條路上。

這次發(fā)布的MiniCPM-o4.5，由清華大學(xué)人工智能學(xué)院助理教授、面壁智能多模態(tài)首席科學(xué)家姚遠(yuǎn)牽頭研發(fā)。

在整場發(fā)布中，面壁反復(fù)強(qiáng)調(diào)了兩個(gè)關(guān)鍵詞：軟硬一體，端側(cè)部署

以MiniCPM-o4.5為例，它主打的是持續(xù)感知視覺和聽覺環(huán)境。而這種“全天候伴隨”的AI形態(tài)，本身就無法以云端為主要形態(tài)存在。

一方面是不可回避的隱私風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，是延遲、穩(wěn)定性和可用性在工程上根本扛不住。

也正因?yàn)槿绱?，MiniCPM-o4.5從一開始就被定義為一款端側(cè)模型，并且與面壁長期堅(jiān)持的端側(cè)路線保持高度一致。

面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO李大海在采訪中提到：

• 端側(cè)模型的目標(biāo)，本來就是賦能終端，而賦能終端天然就要跟端側(cè)芯片要做更深的結(jié)合。

據(jù)透露，過去近兩年，面壁與多家芯片廠商形成了一種高度協(xié)同的工作方式：

芯片在設(shè)計(jì)階段就向模型側(cè)開放，驗(yàn)證架構(gòu)是否匹配未來模型需求；模型研發(fā)也同步反向輸入，對算子形式與硬件能力提出明確要求。

這種軟硬一體、雙向奔赴，已經(jīng)成為模型演進(jìn)的前提條件。

在具體的路徑上，面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人、COO雷升濤則給出了更清晰的拆解：

• 端原生模型：不把云端模型壓縮下來跑，而是在訓(xùn)練階段就以端側(cè)芯片為目標(biāo)環(huán)境，讓模型“生來就能跑在端上”。
• 軟硬協(xié)同的Infra層：包括量化、精度壓縮之后能力如何保持。這一層技術(shù)難度極高，依賴長期積累，是最核心的壁壘。
• 產(chǎn)品化交付：把這些能力打包成可直接使用的方案，交付給客戶和合作伙伴，跑在不同終端上。

像面壁計(jì)劃在年中發(fā)布的首款A(yù)I硬件松果派（Pinea Pi），用于支持硬件場景的全棧開發(fā)，以及過去一年多在智能座艙等方向的落地，都是這條軟硬協(xié)同路線的具體體現(xiàn)。

從這個(gè)角度看，MiniCPM-o4.5本身也可以被理解為一款端側(cè)原生的全模態(tài)模型。

據(jù)面壁智能介紹，MiniCPM-o4.5將與松果派這款AI Native的端側(cè)智能開發(fā)板配套推出，計(jì)劃于今年上市，在開發(fā)板上實(shí)現(xiàn)“開箱即用”，面向開發(fā)者快速構(gòu)建端側(cè)智能硬件。

與此同時(shí)，松果派等端側(cè)硬件本身，也構(gòu)成了面壁在生態(tài)層面的能力：

在發(fā)布模型的同時(shí)，就明確指定并深度適配好的硬件平臺，讓開發(fā)者更快上手，讓終端廠商更快把能力真正跑進(jìn)場景里。

本質(zhì)上，這是在打通端側(cè)模型到應(yīng)用的最后一公里

當(dāng)被問及如何看待有越來越多玩家進(jìn)入端側(cè)市場時(shí)，面壁也指出了一個(gè)常被誤解的地方：很多人把“端側(cè)”當(dāng)成一個(gè)統(tǒng)一市場。

但在面壁看來，其實(shí)恰恰相反——端側(cè)由大量差異化終端和長尾高價(jià)值場景構(gòu)成。

從技術(shù)上看，端側(cè)的關(guān)鍵不是規(guī)模，而是用盡可能少的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)盡可能強(qiáng)的能力。

從商業(yè)上看，這也意味著：這是一個(gè)可以同時(shí)容納很多創(chuàng)業(yè)公司的市場，而不是必須打“陣地戰(zhàn)”的地方。

也正是在這種背景下，面壁給出的差異化非常明確：

• 我們最大的差異化就是我們只做端，而且我們把端做到極致。如果一家公司專注于做端的話，那我覺得其他公司可能很難跟我們相比把端做得這么好。

從兩三年前手機(jī)、車、機(jī)器人普遍質(zhì)疑“真的需要大模型嗎”，到今天逐漸成為共識，端側(cè)AI正在不斷被重新定義。

而MiniCPM-o4.5所呈現(xiàn)的，并不是一次炫技式的能力展示，而是面壁這條路線走到今天的自然結(jié)果：

只做端，把端做到極致

GitHub：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-o
HuggingFace：https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-4_5
ModelScope：https://www.modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM-o-4_5
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