vivo蓝心3B端侧大模型登顶SuperCLUE 跑分逼近云端主流大模型

AI创作导航管理员 LV5 大神连续登录30天萌新

1 个月前

风向

1015

近日第三方AI测评机构SuperCLUE发布最新手机端侧大模型测评结果，vivo旗下蓝心BlueLM3.5 Nano 3B以89.86分拿下端侧综合排名第一。该款3B参数小模型跑分已逼近谷歌Gemini3.6 Flash、豆包Seed2.1 Pro、千问Qwen3.8 Max等主流云端大模型，标志着端侧AI性能实现突破性跃升，将推动端侧AI落地进一步提速。

本次SuperCLUE推出的OnDevice端侧大模型测评，所有测试环节均要求模型在手机本地离线运行，不允许调用云端算力辅助推理，核心考核的就是大模型的轻量化优化水平、本地推理效率，是当前消费电子领域认可度最高的端侧AI能力参考标准之一。

随着生成式AI的普及，用户对AI服务的隐私性、响应速度要求越来越高，端侧AI已经成为头部手机厂商、大模型厂商布局的核心赛道。相比云端AI需要将用户数据上传至服务器处理的模式，端侧AI无需联网、隐私数据不出设备、响应延迟低的优势十分突出，尤其是在私人日程整理、本地图像编辑、个人语音助手等高频场景，端侧运行的体验优势非常明显。

此前受限于小参数模型的性能天花板，端侧AI仅能完成简单的指令响应，复杂推理任务仍需要调用云端算力，端侧模型的性能突破也成为整个行业的核心研发方向。

从本次发布的测评结果来看，vivo蓝心BlueLM3.5 Nano 3B以89.86分的综合成绩拿下榜单第一，排名第二、第三的分别是阿里巴巴通义千问旗下Qwen3.5 9B（87.82分）、Qwen3.5 4B（85.16分），GLM4.6V Flash、谷歌Gemma4E系列等模型也进入了本次测评的候选名单。

值得注意的是，本次拿下榜首的vivo蓝心大模型参数规模仅为3B，比排在其后的9B、4B模型参数更小，但跑分反而更高，证明参数规模已经不是决定端侧模型性能的核心指标，模型训练、压缩的技术优化权重正在快速上升。3B参数规模的端侧模型跑分首次追平云端大模型，打破了行业此前对小参数模型性能上限的普遍认知，此前行业普遍认为端侧小模型的性能最多只能达到主流云端大模型的70%左右，本次测评结果直接将这一上限拉高到了90%以上。

本次端侧模型的性能突破，也将进一步加快端侧AI的落地速度。据了解，当前旗舰机型搭载的端侧大模型普遍在7B到10B参数规模，3B参数模型的性能达标，意味着未来中低端机型也能搭载体验接近旗舰级的AI功能，高性能AI能力的下探速度将远超预期。

除此之外，端侧大模型的性能提升也会向更多IoT设备渗透，智能手表、平板、智能家居设备等算力有限的终端，未来也能实现流畅的本地AI推理，覆盖更多生活场景。

端侧AI 大模型测评 SuperCLUE vivo蓝心大模型小参数大模型

本文基于公开信息分析整理，仅供参考。更多AI工具动态与行业解读，请持续关注本站更新。