面壁 MiniCPM-o 4.5 驱动机器人实时感知

面壁智能 OpenBMB 推出 MathForm，一个面向 Lean 4 数学自动形式化的开源框架、数据集与模型。其 FormalVerse 数据集含 367K+ 已验证示例；在匹配 100K 预算下，基于其训练的模型 Consistency Check 达 60.32%，优于 FineLeanCorpus（46.53%）与 NuminaMath-LEAN（41.49%）。

面壁智能开源首个具身AI模型系列 MiniCPM-Robot，包含 1.5B 参数的通用视觉-语言-动作（VLA）模型 MiniCPM-RobotManip 和用于目标跟踪的 MiniCPM-RobotTrack。同时发布高性能推理框架 PhyAI，旨在让机器人实现理解、记忆与行动。

面壁智能 OpenBMB 发布 VoxCPM2 技术报告。该模型为最新语音生成模型，拥有 2B 参数，基于超 200 万小时多语言语音数据训练，支持 30 种语言和 9 种中文方言。具备自然语言语音设计、可控及高保真延续性语音克隆能力。技术报告涵盖架构设计、统一序列公式、AudioVAE 高保真语音重建、大规模训练评估，以及零样本和指令跟随 TTS 基准结果。采用 16kHz 语义编码 + 48kHz 波形重建，在公开 TTS 基准上达到 SOTA 或极具竞争力。模型权重、…

面壁智能转发 @aijoey 的研究智能体设计：GPT-6 负责编排，MiniCPM5-2B 在 DGX Spark 上本地读取来源并提取可追溯证据。该应用名为 Footnote，首个研究问题产出 21 个来源、31 条论断和 11 个未解问题，点击论断可查看原文段落，点击关联可查看 AI 推理依据。下一步实验是用 AEON Qwen 27B 在第二台 Spark 上接管编排。

这是使用小型本地模型的一种非常实用的方式。而且整条流程通过 OpenClaw + Ollama 完全在 CPU 上运行，也相当令人印象深刻。这是一个很好的例子，说明工作流设计如何能让一个小模型变得比其原始模型规模所暗示的更有用。

面壁智能 MiniCPM5-2B 是一款 2.5B 参数、原生 128K 上下文的端侧模型，单 checkpoint 内混合 Think / No-Think 模式，可从 Hugging Face 下载后离线运行。RunAnywhere 演示中，该模型先判定谜题无解，随后自我纠正并写出可用的验证器。其称这是 4B 以下最强的开源模型。

MiniCPM5-2B 搭配 Pi 编程智能体，通过 Transformers.js + WebGPU + 4-bit ONNX 权重完全在浏览器内运行。此前多次尝试均告失败，MiniCPM5 让这一方案变得可用，现已在 Hugging Face 上线。

面壁智能 OpenBMB 宣布 Atria Dawn Preview 上线，这是一款面向长程任务的智能体模型，覆盖问题探索、方案设计、代码编写与实验验证的完整研究闭环，输出可执行、可验证、可复现的结果。模型已在 GitHub 和 Hugging Face（internlm/Atria-Dawn-Preview）开放，并可通过 api.atria-asi.ai 试用。

开发者 @aijoey 用 MiniCPM5-2B 负责智能体决策与行动选择、Qwen 27B 将想法转为对话与可执行行为，搭建了本地多智能体虚拟小镇 Whisper Town，8 位 AI 居民拥有独立长期记忆，可发起项目、协作、分享信息或退出，并从失败中学习调整后续决策。系统已累积 7000+ 条记忆，全部推理在两台 NVIDIA DGX Spark 上本地运行。

面壁智能转发用户实测，MiniCPM5-2B 已可在 Android 上通过 llama.cpp 加载 GGUF 完成推理，全程数据不离开手机。