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JackLewis
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27 mai 2026

Mingshi Intelligence, l'université Tsinghua et OpenBMB ont lancé le modèle multimodal en périphérie MiniCPM-V4.6. Avec seulement 1,3 milliard de paramètres, il affiche des performances de premier plan parmi les modèles de taille similaire. Optimisé pour le déploiement en périphérie, il réduit les besoins en mémoire à 6 Go et augmente considérablement la vitesse d'inférence. Le modèle exploite la technologie LLaVA-UHD v4 pour réduire la charge d'encodage. Il est open source, prend en charge les principaux frameworks de développement et est déployé par des partenaires tels que Lenovo et Xiaomi dans des applications automobiles, domotiques et industrielles.

Mingshi Intelligence, l'université Tsinghua et OpenBMB ont lancé le modèle multimodal en périphérie MiniCPM-V4.6. Avec seulement 1,3 milliard de paramètres, il affiche des performances de premier plan parmi les modèles de taille similaire. Optimisé pour le déploiement en périphérie, il réduit les besoins en mémoire à 6 Go et augmente considérablement la vitesse d'inférence. Le modèle exploite la technologie LLaVA-UHD v4 pour réduire la charge d'encodage. Il est open source, prend en charge les principaux frameworks de développement et est déployé par des partenaires tels que Lenovo et Xiaomi dans des applications automobiles, domotiques et industrielles.
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