能力

面壁智能此次进一步公开了支撑MiniCPM5-2B能力提升的数据体系，包括全新的预训练数据处理工具UltraX，以及三个最新开源的数据集。

值得注意的是，MiniCPM5-2B在真实工作任务评测中取得接近人类基准的成绩，这一结果表明，端侧模型的能力边界正在从简单问答进一步延伸到真实任务处理。

如今，随着模型能力进一步提升，一个新的问题开始浮现：Agent能力，是否也能从云端走向端侧？

随着端侧模型能力不断提升，过去属于云端的复杂工作流，开始具备在设备侧独立运行的可能。

尤其对于参数规模有限的端侧模型而言，如何从海量数据中筛选、提炼高价值信息，直接影响模型能力上限。

过去几年，大模型竞争主要发生在云端：更大的参数规模、更强的推理能力、更高的训练成本，不断推动模型能力上限提升。

除了算法，数据质量正在成为决定模型能力的重要因素。

UltraInteract_sft、UltraData-Math聚焦复杂推理能力提升；

端侧Agent的价值，就在于让模型具备处理真实业务流程的能力，同时降低数据离开本地带来的安全风险。

这意味着，端侧模型正在从轻量版助手走向能够理解任务、调用能力并完成工作的智能体。