该领域、OpenBMB 开源社区,今天正式公布并开源其在低比特大模型训练方向的最近成果 ——BitCPM-CANN。官方强调,对手机行业来说,6 倍的显存红利意味着,一个 8B 参数的 BitCPM-CANN 大模型,可以轻松运行在当前主流旗舰手机之上。从量化算子、该范围到全链路框架,BitCPM-CANN 均在华为昇腾上原生结束,包含 0.5B、1B、3B、8B 四个模型尺寸,与同尺寸 MiniCPM4 全精度家族逐项对照评测,性能表现优异。从此,所有面向昇腾的低比特训练工作,都可建立在同一套公共基础设施之上。此外,面壁智能基于 MindSpeed × Megatron-LM 主干搭建了完整的低比特训练底座,包含环境适配、32K 长序列支援、并行策略、融合算子等完整工程体系。官方强调,这是中国首个该领域(华为昇腾)实现端到端训练并开源的三值大模型。相比传统 BF16 精度,BitCPM-CANN 在推理时段释放约 6 倍显存红利,同时将模型能力保留率维持在 90%–97.2%。BitCPM-CANN 0.5B / 1B / 3B / 8B 全系列模型权重现已开源,IT之家附链接如下:
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