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MingTang Intelligent dévoile MiniCPM-V 4.7 pour les appareils edge, offrant plus de 13 tokens/s sur 3 Go de mémoire
Mingshi Intelligence a dévoilé son dernier modèle de langage multimodal de pointe côté edge, MiniCPM-V 4.7, disponible en deux configurations : 35B-A3B et 1B. La variante 35B-A3B marque le premier modèle Mixture of Experts (MoE) de la série MiniCPM-V, exploitant une technologie propriétaire de « planification d'experts prédictive » pour offrir une inférence fluide et sans perte sur les appareils edge, ce qui en fait le premier MoE open-source capable de fonctionner efficacement sans dépendance au cloud.
La métrique phare est sa performance : sur un iPhone 17 Pro Max, le modèle ne consomme que 3 Go de mémoire tout en atteignant une vitesse de décodage supérieure à 13 tokens par seconde. Cette efficacité permet un raisonnement multimodal local sur les smartphones haut de gamme, éliminant le besoin de transmettre des données au cloud et garantissant une confidentialité accrue ainsi qu'une latence réduite.
Support multi-plateforme et solutions de fine-tuning open-source
En matière de compatibilité, la version 4.7 prend en charge iOS, Android et HarmonyOS, et est optimisée pour les architectures de puces incluant Intel, AMD, Arm, Rockchip et Huanmo, couvrant à la fois les environnements mobiles et locaux. Mingshi a également publié la solution de Fine-Tuning par Rejeu Automatique (SRFT), permettant aux développeurs d'étendre les capacités du modèle à moindre coût tout en atténuant l'oubli catastrophique, rationalisant ainsi le développement secondaire.
Les benchmarks de performance sont tout aussi impressionnants : en mode Instruct, la variante 35B-A3B surpasse Qwen3.6 35B-A3B avec des temps d'inférence plus rapides et des scores globaux supérieurs, tandis que la version 1B s'appuie sur la précédente version 4.6, démontrant des avantages significatifs en termes de score global et d'efficacité d'inférence par rapport à Qwen3.5 0.8B. À mesure que les modèles edge deviennent de plus en plus compacts et compétitifs, la dernière itération de Mingshi abaisse encore le seuil de déploiement des grands modèles MoE directement sur les smartphones.
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