面壁智能发布MiniCPM-V 4.7并登陆Mac端侧
先了解这件事
面壁智能联合 OpenBMB 社区发布并开源端侧多模态模型 MiniCPM-V 4.7，含 35B-A3B 和 1B 两个版本，其中 35B-A3B 是该系列首个 MoE 模型。据 IT之家报道，该模型基于 LES 推理加速技术，在 iPhone 17 Pro Max 上以约 3GB 内存实现 13+ token/s 解码速度，并同步开源 Self-Replay Fine-Tuning（SRFT）微调方案；两版本支持图像、多图与视频理解，覆盖 iOS、Android 与 HarmonyOS，采用 Apache 2.0 协议。 OpenBMB 称，通过与 Nativ 合作，MiniCPM-V 4.7（1B 与 35B-A3B）在 Mac 上实现 Day 0 全端侧推理支持，可处理图像与视频理解，数据完全留在本地；该支持在 Apple Silicon 上以 Nativ v0.4.x 测试。 OpenBMB 还转发第三方用户 PaulGugAI 对 35B-A3B 的实测，称其在真实智能体工作流中接受测试，工具调用、长上下文处理和智能体循环表现受到肯定；另公布一项对比结果，称 35B-A3B 在本地 VLM 任务中比 Qwen 3.6 35B-A3 使用更少 token，并生成更好的体素宝塔，但未说明测试的具体条件。
AI 根据报道生成 · 21 天前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- 公众号：面壁智能精选面壁智能开源 MiniCPM-V 4.7，35B-A3B MoE 模型 3GB 内存端侧流畅运行
面壁智能联合 OpenBMB 社区于10月13日发布并开源 MiniCPM-V 4.7，包含 35B-A3B 和 1B 两个版本，称其为全球首个可在端侧无损流畅运行的开源 MoE 多模态大模型。
- IT之家·人工智能面壁智能发布端侧多模态大模型 MiniCPM-V 4.7，3GB 内存可跑 13+ token/s
面壁智能于 10 月 13 日推出端侧多模态大模型 MiniCPM-V 4.7，提供 35B-A3B 和 1B 两种规格，其中 35B-A3B 是该系列首个 MoE 模型，基于 LES 推理加速技术，在 iPhone 17 Pro Max 上以仅 3GB 内存实现 13+ token/s 解码速度。
- 面壁智能 OpenBMB面壁智能 MiniCPM V4.7 发布：35B-A3B 端侧 MoE 与 1B 轻量 VLM
面壁智能 OpenBMB 转发社区分享，介绍 MiniCPM V4.7：35B-A3B 端侧 MoE 版在 iPhone 17 Pro Max 上以约 3GB 内存达到 13+ tok/s，综合得分和推理时间优于 Qwen3.6 35B-A3B。1B 轻量 VLM 在性能和效率上均优于 Qwen3.5 0.8B；两版本支持图像、多图与视频理解，4×/16× 视觉 token 压缩，覆盖 iOS、Android 与 HarmonyOS，采用 Apache 2.0 协议。
- 面壁智能 OpenBMBMiniCPM-V 4.7 登陆 Apple Silicon，实现 Mac 端侧推理
面壁智能 MiniCPM-V 4.7（1B 与 35B-A3B）通过与 Nativ 合作，在 Mac 上实现 Day 0 全端侧推理支持，可处理图像与视频理解，数据完全留在本地。
- 面壁智能 OpenBMBMiniCPM-V 4.7 本地 VLM 效率与质量胜出
本地 VLM 的有趣结果。MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 不仅用了更少的 token，还生成了比 Qwen 3.6 35B-A3 更好的体素宝塔。效率 + 质量正在成为多模态模型真正的战场。🔥
- 面壁智能 OpenBMBMiniCPM-V-4.7-35B-A3B 实测智能体工作流
很高兴看到 MiniCPM-V-4.7-35B-A3B 在真实智能体工作流中接受测试。👀 强大的工具调用、长上下文处理以及智能体循环，正是高效模型需要证明自己的地方。
- 面壁智能 OpenBMB面壁智能发布开源多模态模型 MiniCPM-V 4.7 系列，含 35B-A3B 与 1B 两个型号
面壁智能 OpenBMB 发布开源多模态模型系列 MiniCPM-V 4.7，包含 35B-A3B 和 1B 两个型号。