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长文本推理 5 倍提速！面壁MiniCPM4 端侧模型发布，0.5B模型效果秒杀同级

近日，面壁发布 MiniCPM4.0 端侧模型，有 8B、0.5B 两种规模。其在基准测试表现出色，长文本推理提速，缓存锐减，还做了架构创新。此外，面壁有自研推理框架，科学化建模产线，6 月 27 - 28 日 AICon 北京站将探讨 AI 趋势。

本文整理自无问芯穹总经理曾书霖博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会演讲。他介绍软硬件协同优化提升智能系统能效成果，结合华为昇腾集群实践，探讨 AI 推理系统演进趋势，还从云、端维度分享大模型推理实践与挑战。

给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。

Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。

文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时，发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术，将整体推理速度提升60%，还突破显存墙，且该优化可扩展到其他模型。

新加坡 Sapient Intelligence 推出小型模型 HRM，参数仅 2700 万却能解决复杂推理难题，其不依赖“思维链”，借鉴人类大脑工作方式。该模型准确率超先进思维链模型，推理能力强，具经济性，可提升任务效率。

南洋理工大学团队在ACL 2026发表VChain框架，引入大模型视觉推理能力提升视频逻辑连贯性。它分三步实现，实验效果超现有方法，还展示视频推理与生成的潜在趋势，为多模态模型协作提供范例。

论文指出文本无法精准表达空间关系，现有视觉语言模型（LVLM）在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理，经三阶段训练，在五大空间推理测试中表现出色，还开源资源，有望带来机器认知升维。

上海交通大学和上海人工智能实验室研究团队带来MM - HELIX，这是完整生态体系，赋予AI长链反思性推理能力。其含基准测试、数据集、优化算法，搭载相关技术的模型表现优异，部分成果已开源。

主流‘预训练 - 后适配’范式有局限，原力灵机联合阶跃星辰提出具身原生 VLA 模型 DM0。它能统一机器人操作与导航，在 RoboChallenge 测试领先，还介绍了架构、训练方法及未来演进方向。