Exklusiv: Das Edge-Large-Modell von Mianbi Intelligence wird auf Samsung-Smartphones eingeführt

Text｜Deng Yongyi

Redaktion｜Zhang Yuxin, Yang Xuan

Laut exklusiven Informationen von „Intelligentes Emergieren“ hat das Edge-KI-Modellunternehmen Facewall Intelligence eine Kooperation mit Samsung erreicht. Die selbstentwickelte Edge-Modellreihe MiniCPM von Facewall Intelligence wird auf Samsung-Smartphones vorinstalliert und auf mehreren Flaggschiff-Modellen verfügbar sein.

Am selben Tag veröffentlichte die Cyberspace-Verwaltung eine Ankündigung, dass sieben Dienste für generative KI auf Mobilgeräten, darunter „Apple Intelligence“, die offizielle Registrierung abgeschlossen haben.

Der Ankündigung zufolge haben insgesamt sieben Dienste die Registrierung abgeschlossen: Apple Intelligence, Huawei Xiaoyi KI-Großmodell, OPPO Andes GPT, Vivo Blue Heart Edge-Großmodell, Xiaomi Surge AI, Samsung Galaxy AI und Nubia Doubao Mobil-Großmodell.

Seit dem Aufkommen der Welle der Großmodelle hat sich Edge-KI in einer Phase technischer Erkundung und frühen Wachstums befunden. Die gleichzeitige Genehmigung von sieben Edge-KI-Diensten für Mobilgeräte ist ein wichtiger Meilenstein für die Branche – Edge-KI ist nicht mehr nur eine Konzeptvorführung, sondern tritt in die Phase der großflächigen Umsetzung ein.

△ Quelle: Cyberspace-Verwaltung China

Ebenfalls am selben Tag bestätigte Alibaba gegenüber Medien, dass Alibaba Qwen als KI-Funktionskomponente in Apple Intelligence integriert wird und auf chinesischen Geräten mit iOS, iPadOS, macOS und visionOS verfügbar sein wird. Nutzer können die Fähigkeiten von Qwen wie Text- und Bildverständnis sowie Inhaltserstellung auf Apple-Geräten nutzen, ohne zwischen Apps wechseln zu müssen. Daraufhin stieg der Aktienkurs von Alibaba um mehr als 5 %.

Bisher wurden die Edge-KI-Funktionen in den meisten Fällen von inländischen Smartphone-Herstellern durch selbstentwickelte Modelle bereitgestellt – Huawei hat Xiaoyi, OPPO AndesGPT, Vivo Blue Heart und Xiaomi Surge AI. Jetzt wird Alibaba Qwen in Apple Intelligence integriert und Facewall Intelligence-Modelle auf Samsung-Smartphones eingesetzt. Dies zeigt, dass KI-Modellunternehmen zu wichtigen Anbietern von KI-Funktionen für Smartphones werden – Smartphone-Hersteller müssen nicht alles selbst entwickeln, und die marktwirtschaftliche Arbeitsteilung für Edge-Modelle entsteht allmählich.

Das Startup-Unternehmen, das als Erstes auf Edge-KI setzte

Facewall Intelligence wurde im August 2022 in Peking gegründet und ging aus dem Labor für natürliche Sprachverarbeitung der Tsinghua-Universität hervor. Der Mitbegründer und CEO Li Dahai war früher Partner und CTO von Zhihu; der Mitbegründer und Chefwissenschaftler Liu Zhiyun ist derzeit Professor an der Fakultät für Informatik der Tsinghua-Universität; der Mitbegründer und CTO Zeng Guoyang war im Alter von 22 Jahren als leitender Ingenieur für das Training des ersten großen Sprachmodells Chinas, CPM-1, verantwortlich.

Laut Berichten von Investment Circle hat Facewall Intelligence im ersten Halbjahr 2026 insgesamt mehr als 5 Milliarden Yuan an Finanzmitteln aufgenommen und eine Bewertung von über 20 Milliarden Yuan erreicht, womit es zum höchstbewerteten Einhorn im Bereich der Edge-KI in China geworden ist.

Facewall Intelligence war auch eines der ersten Startups in China, die auf Edge-KI setzten. Im zweiten Halbjahr 2023, als die Branche noch die Parametergrößen von Cloud-basierten Großmodellen vergrößerte, beschloss Facewall Intelligence, sich vollständig auf Edge-KI zu konzentrieren. Diese Entscheidung war damals nicht Mainstream – Unternehmen, die Großmodelle entwickelten, konkurrierten um größere Parameter und mehr Rechenleistung, und Edge-Modelle wurden als ein Randbereich angesehen, der Modelle „kleiner macht“.

Die Entscheidung von Facewall Intelligence basierte auf einer Kernmethodik: der Wissensdichte. 2024 schlugen Facewall Intelligence und das Team der Tsinghua-Universität das „Großmodell-Dichtegesetz“ (Densing Law) vor, das besagt, dass die maximale Fähigkeitsdichte von Open-Source-Großmodellen etwa alle 3,5 Monate verdoppelt wird, und die für die gleiche Intelligenz erforderliche Parametergröße exponentiell abnimmt.

Diese Vorhersage wurde in nachfolgenden Modellveröffentlichungen schrittweise bestätigt. Im Mai 2026 veröffentlichte Facewall Intelligence gemeinsam mit der Tsinghua-Universität und OpenBMB das neue Edge-Text-Basismodell MiniCPM5-1B mit nur 1 Milliarde Parametern, das im Artificial Analysis Intelligence Index 17,9 Punkte erzielte und mehrere Open-Source-Basismodelle mit größeren Parametergrößen übertraf. Ein weiteres Modell, MiniCPM-V 4.6, läuft mit nur 1,3 Milliarden Parametern und 6 GB Arbeitsspeicher flüssig auf Smartphones und unterstützt gängige Betriebssysteme wie iOS, Android und HarmonyOS.

Derzeit hat die Gesamtzahl der Downloads der Open-Source-Modelle der MiniCPM-Reihe auf Plattformen wie GitHub und Hugging Face 38 Millionen überschritten.

In einem kürzlichen Interview mit 36kr erklärte Zeng Guoyang die grundlegende Logik von Edge-Modellen: „Das Edge-Gerät ist eine harte Einschränkung – wenn das Modell zu groß ist, läuft es einfach nicht, auch nicht mit finanzieller Unterstützung. Wenn der Stromverbrauch zu hoch ist, erwärmt sich das Gerät, und man kann kein Eisblock als Kühlung hinzufügen.“ Seiner Meinung nach ist die Entwicklung von Edge-Modellen nicht weniger anspruchsvoll als die Entwicklung von großen Modellen: „Es ist sehr schwierig, Effizienz zu erreichen – größer ist nicht einfacher.“

Die Umsetzung von Edge-Modellen erfordert nicht nur die Effizienzsteigerung der Modelle selbst, sondern auch die Integration der gesamten Kette aus Algorithmen, Chip-Anpassung, Leistungsoptimierung und Endgerätebereitstellung.

Facewall Intelligence hat die vollständige Anpassung an gängige Chip-Plattformen wie Qualcomm, MediaTek, Intel, Rockchip, NVIDIA und AMD abgeschlossen. Im Bereich der inländischen Chips hat Facewall Intelligence an der Entwicklung der Software-Stacks für inländische Chips wie Huawei Ascend und Cambricon teilgenommen und das weltweit erste ternär-quantisierte Großmodell BitCPM-CANN veröffentlicht, das im Inferenzschritt etwa 6-fachen Videospeicher einspart.

Facewall Intelligence hat auch eine vielfältige Matrix von Edge-Modellen aufgebaut. Zum Beispiel ist das kürzlich veröffentlichte MiniCPM-o4.5 ein voll-duplexes multimodales Großmodell, das mit 9 Milliarden Parametern die gleichzeitige Interaktion über Sprache, Video und Text in allen Modalitäten ermöglicht.

Damit Edge-Modelle auf Smartphones laufen können, müssen Probleme wie Stromverbrauch, Wärmeableitung, Arbeitsspeicherauslastung und Antwortverzögerung gelöst werden – jeder Schritt ist unverzichtbar. „Bei Edge-Modellen zählen nicht nur die Testergebnisse, sondern auch die Antwortzeit und die Hardwarekosten. Sie können nicht nur in einer Dimension überzeugen“, sagte Zeng Guoyang im Interview.

Im Automobilbereich hat Facewall Intelligence seine Fähigkeit zur großflächigen Umsetzung bereits nachgewiesen. Bis Ende 2026 wird sein selbstentwickeltes Edge-Intelligenzsystem SuperMate voraussichtlich in über 300.000 Serienfahrzeugen der Marken Geely, SAIC Volkswagen, GAC und Mazda eingesetzt – die gesamte Kette aus Modellanpassung, Hardwarekompatibilität, Lieferkette und Endauslieferung wurde erfolgreich umgesetzt.

Samsung ist einer der größten Hersteller von Android-Smartphones nach weltweitem Absatz. Bisher stützten sich seine Edge-KI-Funktionen hauptsächlich auf das selbstentwickelte Galaxy AI und die Zusammenarbeit mit Google. Laut südkoreanischen Medienberichten arbeitet Samsung eng mit Google zusammen, um Gemini in sein Geräteökosystem zu integrieren, einschließlich der neuen Produktreihe Galaxy Unpacked 2026, die am 22. Juli in London vorgestellt wird. Welche genaue Rolle die Edge-Modelle von Facewall Intelligence im Samsung-System spielen, muss noch weiter bestätigt werden.

Titelbild-Quelle｜KI-generiert

👇🏻  Scannen Sie den QR-Code, um der „Intelligente Strom KI-Austauschgruppe“ beizutreten 👇🏻

Willkommen zum Austausch

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Intelligentes Emergieren“, Autor: Deng Yongyi, veröffentlicht mit Genehmigung von 36kr.