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出品｜虎嗅科技组

作家｜SnowyM

裁剪｜陈伊凡

头图｜Multiverse Computing 官网

端侧模子和小模子这件事，在东说念主工智能行业如今并不崭新。

前年，Meta、微软、苹果等就聚首发布了一系列小模子，Llama-3、Phi-3、OpenELM 等。

2019 年配置的 Multiverse Computing，试图用所谓"量子物理"形势给模子瘦身：它的中枢时期 CompactifAI 能将大模子体积压缩 95%，却险些不亏空性能，让本来只可在数据中心运行的 AI，装进手机、汽车里。

这也让这家公司得回了本钱的神往，铁心当天，Multiverse Computing 还是完成了 5 轮融资。2024 年 3 月，这家公司完成了 2500 万欧元的 A 轮融资，一年多后 B 轮融资成功冲到 1.89 亿欧元，估值从 2024 年的 1.08 亿好意思元，涨到 5 亿好意思元，一跃成为西班牙最大的 AI 初创公司之一。

两周多前，这家公司发布了两款"寰宇最小的模子"——鸡脑（chicken ’ s brain）和苍蝇脑（a fly ’ s brain）。"苍蝇脑"是 Hugging Face 开源模子 SmolLM2-135 的压缩版块，原始参数是 1.35 亿，压缩之后只消 9400 万参数。"鸡脑"则是 Llama3.18B 模子的压缩版块，可以成功在苹果电脑上运行，无需联网。

这背后藏着太多值得拆解的问题："量子瘦身" 时期究竟是噱头照旧真功夫？当模子被压缩时，是否也会影响其性能？团队推出的 "苍蝇脑""小鸡脑" 超小模子，又是若何冲突硬件遏抑，致使诱骗苹果、三星等巨头洽谈相助？在 Meta、谷歌、微软纷纷下场作念小模子，繁密初创公司争抢 AI 效能赛说念确当下，Multiverse 凭什么建设时期壁垒，成为西班牙估值最高的 AI 初创企业之一？虎嗅与量子策画规模的业内东说念主士疏浚，试图理清这些问题。

4 年 5 轮融资，估值一年涨 5 倍

Multiverse Computing 并非一运转就投入模子赛说念。

2019 年团队配置之初，其聚焦量子策画软件，试图用量子时期处罚款融规模的投资组合优化、风险管制等顽固，这些在传统 IT 时期上难以被功克。

凭借时期累积，Multiverse 很快被第三方数据分析与参谋机构 Gartner 评为量子策画规模的" Cool Vender "。Gartner 的这份 Cool Vendor 的敷陈，主要涵盖科技改造规模，每个规模只消 4 家 -5 家公司能上榜，金融东说念主士更是将这份榜单视为"投资宝典"。借此，Multiverse 还得回了欧盟加快器 EIC 1250 万欧元的资金援手，成了欧洲本钱最饱胀的量子初创公司之一。

Multiverse 的团队中，40% 成员领有博士学位，中枢成员更是横跨金融、量子物理与科技创业三大规模 —— CEO 恩里克身兼数学、策画机、医学博士与 MBA，有 20 年银行业训戒，曾任西班牙 Unnim 银行副 CEO；长入独创东说念主罗曼是欧洲顶尖量子物理学家，专攻张量网罗，拿过欧洲物理学会后生计议奖；CTO 塞缪尔则是量子策画与机器学习双料大家，老到创业与投资逻辑。

升沉点出当今 2023 年。生成式 AI 爆发后，大模子参数限度暴涨，算力成本飙升成了行业无边痛点 —— OpenAI 每周在 ChatGPT 推理上的开销致使高出查考成本。恩里克和团队机敏发现，他们深耕多年的量子张量网罗时期，偶合能破解这一困局：量子多体系统中的数学手段，可用于大模子参数的高效压缩，且能最猛进度保留性能。

基于这一判断，团队火速组建 AI 压缩专项组，年底就推出了中枢时期 CompactifAI，郑重从 "量子 + 金融" 转向 "量子 + AI "。此次转向不仅让 Multiverse 踩中了 "小模子" 风口，更让它在 2024-2025 年迎来爆发，成为西班牙最大的 AI 初创企业之一。

"量子瘦身"靠谱吗？

Multiverse 的故事中枢，是一套叫作念 Compactif AI 的压缩时期。它不像行业常用的量化、蒸馏时期那样浅易削减参数，按照 Multiverse 我方的先容，这套时期是用量子物理张量网罗设施，交融张量分解、矩阵低秩近似等复杂数学手段，从模子底层重构参数逻辑。

正如长入独创东说念主奥鲁斯所说：" 咱们的压缩时期并非策画机科学规模常见的套路，而是源自咱们对量子物理的和会，愈加秘要而精好意思。"

不外，虎嗅盘考了量子策画规模的业内东说念主士，Multiverse 所使用的这套数学设施固然是量子中常用的，但其实仅仅一类数学设施，严格趣味趣味上和量子物理无关，因为张量网罗问题当先便是物理学家从数学计议中模仿到量子物理中的。

所谓的张量网罗设施，庸碌比方便是，你要拼一个一万平方米的拼图，拼完后为了存放它，需要找一个很大的屋子。但如果你把拼图再行打碎，装到罐子中，把维度升高，从二维升高到 3 维，维度越多越便捷压缩，再去掉肖似的碎屑，就可以装到一个小盒子里，况兼保留险些悉数信息，需要的时期可以再行收复成大拼图。

这种设施对大部分模子齐适用，因为当今的模子，大多齐是神经网罗的变体，辞别不大，Multiverse 的设施有很强的泛化性。

这件事情的难点在于，要把现存的大谈话模子基础算子 / 结构笼统出来，变成一套通用的压缩责任流，这么不管什么模子齐可以复用。

Compactif AI 常常能将型体积减轻 80-95% 而准确率只下跌 2-3 个百分点。举例，本来需要数十亿参数的模子压缩后可能只消几亿参数，却在绝大大批基准测试中与原模子进展相称。

目下 Multiverse 已发布多个压缩模子版块，举例 Llama 4 70B 模子的精简版 "Llama 4 Scout Slim"，以及 Llama 3 系列和 Mistral 小模子的精简版等。

2025 年 8 月，公司发布了两款堪称 " 史上最小且高性能 " 的模子，并以动物大脑体积定名—— SuperFly（苍蝇脑）和 ChickBrain（小鸡脑）。

SuperFly 基于 135M 参数的开源 SmolLM 模子压缩而成，仅含 9400 万参数，相称于一只苍蝇的大脑大小；ChickBrain 则由 Meta 的 Llama 3.1 系列 8B 模子压缩成 3.2B 参数（压缩率 60%），大小如小鸡大脑，却具备一定推理能力。

ChickBrain（3B）的基准测试闭幕

这件事的买卖价值也很证实，CompactifAI 带来的成功平正是成本与效能优化。

凭证 Multiverse 公布的数据，其瘦身版模子推理速率是未压缩模子的 4-12 倍，对应推理成本镌汰 50-80%。在 AWS 云工作上，使用 CompactifAI 压缩后的模子可大大省俭用度。

举例，压缩过的 Llama 4 Scout Slim 在 AWS 上的调用用度约为每百万 tokens 0.10 好意思元，而原版约为 0.14 好意思元，也便是说，每处理百万 tokens 可以省俭约 30% 用度。另外，CompactifAI 让此前只可在腾贵工作器上运行的 AI 模子投入了 " 苍生开辟 " 时间。Multiverse 宣称其部分精简模子 " 小到可以在 PC、手机、汽车上运行 "。

目下，Multiverse 提供了 3 种买卖工作方法：（1）通过 AWS API，将压缩后的模子与原始模子均可通过 API 打听；（2）购买特有部署许可，提供企业级授权，允许用户在我方的腹地基础门径或云环境中部署 CompactifAI；（3）通过工作提供商请托，让 Multiver 为用户压缩模子，并请托指定的推理工作提供商。

CompactifAI 的用户主如果平常使用大模子的企业和开发者。大型互联网和软件企业的 AI 团队是关键客户，他们时常部署开源 LLM 在我方的诈欺中，如客服聊天机器东说念主、代码自动补全、文分内析等，但也势必靠近立志的推理开销和蔓延问题。CompactifAI 可以匡助他们大幅削减算力成本，致使援手离线部署。

CompactifAI 在降本增效和边际部署方面功能凸起。它可以将一个部署在 8 张 A100 GPU 上的 LLM 压缩到 1-2 张 GPU 即可运行，致使压缩到能够在 CPU 上及时推理。这为客户省俭的不仅是每小时数百好意思元的云 GPU 租用费，还有雄壮的能耗开销。

小模子和端侧模子——巨头云集的赛说念

Multiverse 的时期，很快诱骗了群众硬件巨头的热心。据其骄气，目下已与苹果、三星、Sony、HP 等洽谈相助，中枢是将 "苍蝇脑""小鸡脑" 这类超小模子镶嵌下一代结尾开辟——这偶合契合苹果的策略：2024 年 WWDC 大会上，苹果推出 " Apple Intelligence " 框架，明确暗示不追通用巨无霸模子，优先作念适配 iOS/macOS 的轻量化腹地模子。

不外，赛说念竞争也在加重。2024 年起，科技巨头纷纷下场小模子：Meta 发布 13 亿参数 LLaMA 袖珍模子，Google DeepMind 推出 2 亿 - 7 亿参数的 Gemma，微软 Phi 系列用 14 亿参数模子在数学、编码任务上突出 50 倍体积的大模子；初创公司中，Neural Magic、Deci 等也在争抢 AI 效能赛说念，聚焦模子加快、自动选型等主见。

AI 推理优化还是成为创投圈新的竞技场。初创公司阵营也出头出头。除了 Multiverse 外，Neural Magic、Deci、OctoML 齐鄙人场大模子效能赛说念；还有初创公司专注于模子路由、自动选型等，将不同模子按成本和后果自动分派。 这些公司切入点隔离，但齐对准了 " 进步 AI 性能 / 成本比 " 这个共同计划。

虎嗅与量子策画规模东说念主士疏浚，鉴于如今的大谈话模子基本架构类似，Multiverse 的壁垒并不算太高，端侧模子和小模子不同，固然齐需要模子轻量化，但端侧模子除了需要轻量化，还需要配合不同开辟的策画资源（内存、算力），以及能耗、发烧等转机小模子，需要有出奇想象，是一个工程化的问题。

Multiverse 如果能够绑定一家硬件厂商，能够能够在端侧模子上建设我方的生态壁垒。

另一方面，Multiverse 如今大部分照旧围绕已有模子压缩，而不是我方训一个小模子，在后果上，可能不会达到惊艳的后果，而且十分依赖原有的模子能力。

目下还是有一些专注小模子的初创公司除了压缩模子，还我方查考小模子，达到了可以的后果。Multiverse 可能在模子压缩上，通过自身团队累积的时期，能够扫尾较小的压缩损耗，但后续在端侧模子布局上的工程化问题，以及模子能力自己的时期壁垒世界杯体育，仍然有待不雅察。