家明堂知能、エッジデバイス向け「MiniCPM-V 4.7」を公開、3GBメモリで13トークン/秒超の実現
明石インテリジェンスは、最新のエッジ側マルチモーダル大規模モデル「MiniCPM-V 4.7」を発表しました。このモデルは35B-A3Bと1Bの2つの構成で提供されます。35B-A3Bバリアントは、MiniCPM-Vシリーズ初のMixture of Experts (MoE) モデルであり、独自の「先読み型エキスパートスケジューリング」技術を活用し、エッジデバイス上でロスレスかつ滑らかな推論を実現します。これにより、クラウドへの依存なしに効率的に実行可能な初のオープンソースMoEとなっています。
注目すべきは、そのパフォーマンスです。iPhone 17 Pro Max上では、このモデルはわずか3GBのメモリ消費で、1秒あたり13トークンを超えるデコード速度を達成しています。この効率性により、ハイエンドスマートフォンでのローカルマルチモーダル推論が可能となり、データをクラウドに送信する必要がなくなり、プライバシーの向上とレイテンシーの削減が実現します。
マルチプラットフォームサポートとオープンソースファインチューニングソリューション
互換性に関して、バージョン4.7はiOS、Android、HarmonyOSをサポートしており、Intel、AMD、Arm、Rockchip、Huanmoを含むチップアーキテクチャ向けに最適化されており、モバイルおよびローカルコンピューティング環境の両方をカバーしています。明石インテリジェンスはまた、Self-Replay Fine-Tuning (SRFT) ソリューションをリリースしました。これにより、開発者は破滅的忘却を軽減しつつ低コストでモデルの機能を拡張でき、二次開発を簡素化できます。
パフォーマンスベンチマークも非常に印象的です。Instructモードでは、35B-A3BバリアントはQwen3.6 35B-A3Bよりも高速な推論時間と高い総合スコアで上回っています。また、1Bバージョンは以前の4.6リリースを基盤としており、Qwen3.5 0.8Bと比較して総合スコアと推論効率において顕著な優位性を示しています。エッジモデルがますますコンパクトで競争力を持つ中、明石インテリジェンスの最新イテレーションは、MoE大規模モデルをスマートフォン上で直接デプロイするハードルをさらに引き下げています。
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