Mingshi Intelligence, en collaboration avec l'université Tsinghua et OpenBMB, a mis en open source le premier grand modèle chinois entraîné sur Huawei Ascend, le BitCPM-CANN. Ce modèle utilise une représentation ternaire de 1,58 bit, ce qui constitue une avancée majeure dans le domaine de l'entraînement à faible nombre de bits. Le modèle est disponible dans des tailles allant de 0,5 à 8 milliards de paramètres, offrant une efficacité mémoire six fois supérieure en inférence, ce qui permet à un modèle de 8 milliards de paramètres de fonctionner sur des smartphones haut de gamme. Tous les poids sont open source sur HuggingFace et ModelScope.