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MingTang Intelligent presenta MiniCPM-V 4.7 para dispositivos de borde, ofreciendo más de 13 tokens/seg en 3 GB de memoria
Mingshi Intelligence presentó su último modelo grande multimodal de borde, MiniCPM-V 4.7, disponible en dos configuraciones: 35B-A3B y 1B. La variante 35B-A3B marca el primer modelo de Mezcla de Expertos (MoE) en la serie MiniCPM-V, aprovechando una tecnología propietaria de "programación de expertos prospectiva" para ofrecer una inferencia sin pérdidas y fluida en dispositivos de borde, lo que la convierte en el primer MoE de código abierto capaz de ejecutarse de manera eficiente sin dependencia de la nube.
La métrica destacada es su rendimiento: en un iPhone 17 Pro Max, el modelo consume solo 3 GB de memoria mientras alcanza una velocidad de decodificación superior a 13 tokens por segundo. Esta eficiencia permite el razonamiento multimodal local en teléfonos inteligentes de gama alta, eliminando la necesidad de transmitir datos a la nube y garantizando una mayor privacidad y una latencia reducida.
Soporte multiplataforma y soluciones de ajuste fino de código abierto
En cuanto a la compatibilidad, la versión 4.7 es compatible con iOS, Android y HarmonyOS, y está optimizada para arquitecturas de chips que incluyen Intel, AMD, Arm, Rockchip y Huanmo, cubriendo tanto entornos móviles como de computación local. Mingshi también lanzó la solución de Ajuste Fino con Rejuego Automático (SRFT), que capacita a los desarrolladores para ampliar las capacidades del modelo a un costo menor mientras mitiga el olvido catastrófico, simplificando así el desarrollo secundario.
Las pruebas de rendimiento son igualmente impresionantes: en modo Instruct, la variante 35B-A3B supera a Qwen3.6 35B-A3B con tiempos de inferencia más rápidos y puntuaciones generales más altas, mientras que la versión 1B se basa en la versión anterior 4.6, demostrando ventajas significativas en la puntuación general y la eficiencia de inferencia sobre Qwen3.5 0.8B. A medida que los modelos de borde se vuelven cada vez más compactos y competitivos, la última iteración de Mingshi reduce aún más la barrera para implementar modelos grandes MoE directamente en teléfonos inteligentes.
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