面壁发布 MiniCPM-V 4.7 多模态模型
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面壁智能发布 MiniCPM-V 4.7 多模态模型，提供 1B 和 35B-A3B 两个版本，并配套发布 DSpark 投机解码头。其中 35B-A3B 是 MiniCPM-V 系列首个 MoE 模型，面壁称其为首个不牺牲性能即可在端侧流畅运行的开源 MoE 模型。 面壁称，35B-A3B 在 iPhone 17 Pro Max 上仅用 3 GB 内存即可实现 13+ tokens/s 解码速度。该系列支持 iOS、Android、HarmonyOS 端侧部署，并对瑞芯微、后摩、Intel、AMD、Arm 芯片平台提供首日支持；推理框架覆盖 SGLang、vLLM、llama.cpp、Ollama，微调框架覆盖 SWIFT、LLaMA-Factory。 1B 版本采用 ViT 内早期压缩并支持 4x/16x 混合视觉 token 压缩，面壁称其在 Instruct 模式下整体得分与推理效率均超过 Qwen3.5 0.8B。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- 面壁 MiniCPM 模型发布精选面壁开源 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B，首个可在端侧流畅运行的 MoE 多模态模型
面壁发布 MiniCPM-V 4.7，其中 35B-A3B 是 MiniCPM-V 系列首个 MoE 模型，官方称其为首个不牺牲性能即可在端侧流畅运行的开源 MoE 模型，在 iPhone 17 Pro Max 上仅用 3 GB 内存实现 13+ tokens/s 解码速度。
- 面壁 MiniCPM 模型发布精选面壁发布 MiniCPM-V 4.7，含 1B 与 35B-A3B 两个版本
面壁发布 MiniCPM-V 4.7 多模态模型，提供 1B 和 35B-A3B 两个版本，并配套发布 DSpark 投机解码头。1B 版本在 Instruct 模式下整体得分与推理效率均超过 Qwen3.5 0.8B，采用 ViT 内早期压缩并支持 4x/16x 混合视觉 token 压缩。
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