LFM2.5-1.2B
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小型语言模型通过新的SiFR层在旧手机上实现了10/10的任务成功率
一个名为SiFR（系统信息过滤与检索）的新层使小型语言模型能够在旧的移动设备上执行复杂任务。研究人员展示了一个在2017年三星Note 8上运行的400MB Qwen3-0.6B模型，在实时浏览器中成功完成了10/10的任务，而没有SiFR层时则完全失败。该层显著减少了处理时间和令牌使用量，使得在资源受限的硬件上运行LLM应用更加可行。
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小型Qwen3大语言模型在旧手机上控制桌面浏览器
一个演示展示了Qwen3-0.6B语言模型在2017年的三星Note 8手机上成功控制了桌面版Google Chrome浏览器。该模型处理了结构化的页面表示，以执行诸如选择特定链接和提取数据等任务，在测试场景中达到了10/10的成功率。该设置突显了小型本地运行模型与Web界面交互的潜力，在效率和准确性方面优于直接处理HTML。
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Jetson Orin Nano 在不同功耗模式下对8个微型LLM进行基准测试
在Jetson Orin Nano Super 8GB设备上对八个小型语言模型（1.35亿至约10亿参数）进行了基准测试。测试使用了llama.cpp CUDA后端，探索了四种功耗模式（7W、15W、25W、MAXN）。研究结果表明，25W功耗模式在所有测试模型中提供了性能和效率的最佳平衡，在每焦耳生成的令牌数量方面优于15W和MAXN模式。
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OpenBMB发布MiniCPM5-1B，10亿参数模型表现超越更大模型
OpenBMB发布了MiniCPM5-1B，这是一款拥有十亿参数的小型语言模型，其性能表现可与更大模型相媲美。该模型旨在本地运行，加速边缘AI的实际应用。在20亿参数以下模型的人工分析指数中，它已超越Qwen3.5-2B等竞争对手，位居榜首。此外，OpenBMB还推出了桌面AI宠物应用“MiniCPM Desk Pet”，利用该模型的轻量化能力实现设备端交互。