# 面壁智能发布 ForgeTrain 和 MiniCPM5-1B，声称训练框架由 AI 自己编写，训练速度比英伟达 Megatron 快 10%

> 原标题：刚刚，国产AI自己造了AI，全球首例！

- 来源：量子位 · 公众号
- 发布时间：2026-05-26T05:30:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/28126
- 原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247893123&idx=1&sn=5d7d73a6ba59384a99ee4e5abc254e05

## 摘要

面壁智能放出了 ForgeTrain 训练框架和 MiniCPM5-1B 模型。ForgeTrain 最抓眼球的地方是，他们说是让 AI 自己写的代码，在同样硬件下比英伟达的 Megatron 训练快 10%。MiniCPM5-1B 是个 10 亿参数的小模型，FP16 权重约 2GB，压缩到 INT4/Q4 后约 0.5GB，主打端侧部署。不过原文因...

## 推荐理由

面壁智能说 ForgeTrain 是 AI 写的训练框架，同硬件下比英伟达 Megatron 快 10%，还发了 1B 参数的端侧模型 MiniCPM5-1B，FP16 权重约 2GB，压缩到 INT4/Q4 约 0.5GB。我会先打个折——“全球首例 AI 造 AI”这个说法正文没给出第三方复现，10% 的速度提升也没交代测的是什么任务、什么卡、什么 batch size。但即便保守看，一个 AI 生成的训练框架能跑起来还声称更快，本身就有信息量；1B 模型压到 0.5GB 对手机端部署也够直接。分数定在 80，是因为概念够新、数字够具体，但验证...

## 锐评

这条消息最抓眼球的点是“AI 自己写代码造了 AI”，面壁智能放出的 ForgeTrain 训练框架声称在同样硬件下比英伟达的 Megatron 快 10%。如果属实，意味着训练效率有实打实的提升，尤其对算力紧张的小团队是个好消息。但这里要先打个折：原文因为微信环境异常根本打不开，我们看不到任何技术细节。快 10% 是在什么模型规模、什么并行策略、什么数据集上测出来的，正文没披露。是单卡对比还是多卡集群？是前向还是反向传播？这些缺口让 10% 这个数字暂时只能当个方向性信号看。

同时发布的 MiniCPM5-1B 是个 10 亿参数的小模型，FP16 权重约 2GB，压缩到 INT4 后只有 0.5GB，明显冲着手机、IoT 这类端侧场景去的。参数规模和压缩比都合理，但同样因为原文缺失，不知道它在哪些端侧任务上跑过、延迟和功耗表现如何。整体来看，ForgeTrain 的“AI 写代码”更像一个工程自动化故事，实际价值还得等代码开源、有第三方复现之后才能判断。