最近 MiniCPM5-1B 这个模型很火，是一款端侧模型，参数量只有 1B。

端侧模型出货量最大的就是阿里 Qwen 了，还有 Google Gemma 和微软 Phi ，都是端侧模型玩家。这几天不少家人们都刷到了面壁智能的 MiniCPM5-1B ，用 1B 参数干出了 2B 的效果。

这个模型在 Artificial Analysis-Index 上成绩是 17.9 分，把 2B 级的 Qwen3.5-2B（16.3）和一众同级对手都比下去了，而且 INT4 量化后权重只有 0.5GB 。

我看到很多人都在分析：它到底为什么这么强？

有人说是训练框架牛（ForgeTrain），AI 自己写代码训练自己，也有人讨论是端侧优化技术做得好，仅 0.5GB 就能跑起来。

但是，没有人聊过另一个因素——数据。

我反而觉得，数据才是小模型逆袭的关键。

因为到 1B 这个体量，模型的容噪能力几乎是零，数据多了没用，数据脏了反有大毒。

我去搜了下 MiniCPM5-1B 的数据，发现面壁智能刚刚把背后的核心数据集给开源了。

一共是两份 L3 级数据集：

1. Ultra-FineWeb-L3 ：600B tokens，中英文都有，是目前最大的中文开源合成预训练数据集。

2. UltraData-SFT-2605 ：千万级的后训练核心数据，覆盖数学/代码/知识/指令，同时覆盖深思考和非思考。

UltraData 网站：
https://ultradata.openbmb.cn
HuggingFace 主页：
https://huggingface.co/collections/openbmb/ultradata
Ultra-FineWeb-L3：
https://huggingface.co/datasets/openbmb/Ultra-FineWeb-L3
UltraData-SFT-2605：
https://huggingface.co/datasets/openbmb/UltraData-SFT-2605

好多人不了解什么是 L3 级。所以开始前，有必要先了解下 UltraData 数据治理的分级体系。

L0 是从网上扒下来的生肉网页，L1 做基础清洗去重，L2 用模型打分后挑出来好的数据。

到这一级为止，都还是在筛选数据的阶段，从 L3性质开始变了。

L3 用大模型把数据重新加工一遍，做数据合成与增强，比如把一篇普通网页改写加工成问答对、百科文档等多种形式，都是高质量形态。

这一层对小模型来说非常关键。

因为 1B 大小的话，容噪能力几乎为零，L1、L2 中也是有很多知识，但是小模型不一定能靠自己把知识从里面提取出来。

L3 这层的做法就是把知识提纯、凝练后再喂给模型，让模型吸收的更好。

◈Ultra-FineWeb-L3 ：预训练最后一程的高纯度数据

先说 Ultra-FineWeb-L3 ，用于预训练的退火阶段。

预训练分为两个阶段：稳定训练（stable training）和退火训练（decay training）。

稳定训练用大学习率跑大量数据，建立基础能力；退火阶段在训练末期把学习率快速降下来，同时换上更高质量的数据，让模型在最后阶段冲刺。

退火阶段就是模型预训练的最后一程，这时候喂什么数据对模型的最终性能影响最大—Ultra-FineWeb-L3 就是专门用在这个阶段的。

Ultra-FineWeb-L3 种子数据来自他们之前做的 Ultra-FineWeb（ L2 层），总量是 600B ，英文占了 400B多，中文占 200B 多。

这 200B多的中文数据是目前全国规模最大的开源预训练合成数据集。

在这个基础上，面壁用 MiniCPM4 和 Qwen-30B-A3B 两个模型做了两件事：

（1）问答对生成

把一篇陈述性网页拆改写成【原始文本 + 多个问答对】，强迫模型理解知识的结构和关联。

（2）多风格改写

同一段内容，分别用百科、教科书、博客、摘要四种风格重新写一遍。这个思路其实不复杂，但很有效。

为了验证 L3 层数据的效果，团队做了一组对比实验：

统一用 MiniCPM-1.2B 架构，从 0 开始只训练 100B tokens，只换数据集，看最终模型性能差多少。

他们把 Ultra-FineWeb-L3 跟业界目前顶流的数据集放在一起跑，包 括 FineWeb-edu、DCLM。

• 英文赛道上 Ultra-FineWeb-en 及其 L3 版本表现最优，在训练后期直接拿到了全场最高分。

• 中文赛道差距更加明显，L3 的领先幅度随着训练推进越来越大，训练越久，L3 数据的优势越突出。

总之，L1→L2→L3 在英文和中文上都是逐级提升的。

◈UltraData-SFT-2605：国内首份同时覆盖「深思考+非思考」双模式SFT 数据

SFT 的数据一直以来都是厂里藏着掖着的宝贝。

面壁智能这次开源的 UltraData-SFT-2605 算是国内首次开源千万样本级的 SFT 训练数据，其中数据覆盖了数学、代码、知识、指令遵循等领域。

为了更好地应对现实场景，UltraData-SFT-2605 在每个领域、难度级别都分别构建了两种规格的数据：

• 非思考数据：用来应对需要快速响应的场景，强化模型的直接回答能力。

• 深思考数据：带完整推理链的，主要应对复杂任务场景，提升模型的推理、规划与验证能力。

国内之前开源的 SFT 数据，要么只有普通指令，要么只有思维链，两种模式同时覆盖而且覆盖面全的大规模混合思考 SFT 数据集，这是第一份。

而且，研究团队还发现，即便是同属于 L3 级别的数据，在问题价值、回答质量和防污染风险上也参差不齐。

因此，为了进一步确保进入最终训练的数据绝对干净且有效，研究团队又引入 SFT 数据的治理流水线：

（1）筛选：只保留意图清晰、有挑战性且覆盖面广的好数据。

（2）定制式训练：缺啥补啥，根据特定能力去定向构建，比如知识类的构建要基于考点来针对修改。

（3）喂高密度素材：引入教科书、Wiki 这些高信息密度的 L3 数据，增强知识组织和泛化能力。

（4）查逻辑：去审查深度思考数据的推理过程，确保其推理过程是能教会模型如何拆解和验证问题。

（5）试跑：用小预算（20B Tokens）+ A/B test 快速试错，用实际收益倒推出最佳数据配方。

（6）剥离测试集痕迹：确保模型提升源于真实的数据质量，而非偷偷背题。

通过数据流水线的重构与提纯，UltraData-SFT-2605 彻底褪去数据中的杂质，成为高纯度的训练燃料。

◈MiniCPM5-1B 的数据怎么炼？

那么问题来了！

在 MiniCPM5-1B 的炼丹炉里到底是怎么炼数据的？

我看了 MiniCPM5-1B 的训练管线，发现它的训练管线采用了四级数据递进策略 ：

1. L1 塑形：用基础过滤的数据打下语言和常识地基

2. L2 拔高：用精筛数据去提升专业能力

3. L3 激活：用合成数据激发复杂推理能力

4. 对齐出关：SFT + RL + OPD，完成最终打磨"

◈端侧，数据才是真壁垒

再回到开头的问题：1B 凭什么打赢 2B ？

因为在面壁的字典里，竞争的焦点早已不是参数，而是智能密度。

在 2024 年提出“密度定律”（Densing Law）—智能密度每 100 天翻一倍后，面壁智能一直坚持不做最大的模型，而做最高效的模型。

从数据治理、训练算法到架构设计，再到推理、量化与端侧部署，构建了完整一整条全栈式的高知识密度的生产线。

到了端侧这个体量，模型架构大家都差不多，算力也就那么点，真正能拉开差距的就是数据质量。

看 MiniCPM 小钢炮在端侧模型的江湖地位，你就知道这条路完全可行。

如果换个角度看，会更清楚。

Llama、Qwen、Gemma 都在做端侧模型，权重都能免费下载，架构论文也是公开的。但是大家开源的都是模型，没人开源数据。训练数据怎么配的，数据处理细节是什么，都没有公布。

做过模型训练的人都有体感，工程师 70% 的时间都在数据清洗、标注和增强上。

模型架构可以抄，数据才是真壁垒。

端侧场景下这个问题更突出。

今年全球 AI 手机出货量预计突破 5 亿部，渗透率到了 35% ，甚至 Vivo、Oppo、华为国内几大手机厂商已经把端侧 AI 下放到了中端机和千元机，端侧 AI 几乎成了标配。

但实际做端侧 AI 的团队清楚，最难的不是找不到能跑的模型，1B、2B 的开源模型不少，而是找不到足够好的数据来训出一个在场景里真正能打的版本。

这次面壁联合 OpenBMB 社区不只是开源了数据集，整条数据炼法都公开了。从 L1 筛选到 L3 合成，怎么做、用什么模型做、每一步怎么验证。

对做端侧的团队，可以不用自己从零踩坑，直接在这条已经跑通的路上走即可，不管是手机厂商、车机团队还是做 IoT 的，都可以在这个基础上改。

在手机、PC、手表、汽车这些场景上，1B 和 2B 的体验差距，远没有数据质量带来的差距大。