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著者 WillieScott

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2026年10月13日

Mingshi Intelligenceは、35B-A3Bおよび1Bの仕様を備えた「MiniCPM-V 4.7」をリリースしました。 35B-A3Bは、フォワードルッキング・エキスパート・スケジューリングを用いてエッジデバイス上でロスレスに動作する初のオープンソースMoEモデルです。メモリ容量わずか3GBのiPhone 17 Pro Max上で、13+トークン/秒のデコード速度を実現し、プライバシー保護と低遅延を強化するローカルなマルチモーダル推論を可能にします。 Intel、AMD、Arm、Rockchip、Huanmoの各チップを搭載したiOS、Android、HarmonyOSに対応しており、オープンソースのセルフリプレイによる微調整機能も提供しています。 35B-A3Bは、速度とスコアの両面でQwen3.6 35B-A3Bを上回っており、1BバージョンはQwen3.5 0.8Bを凌駕することで、スマートフォンにおける大規模モデルの導入ハードルを引き下げています。

Mingshi Intelligenceは、35B-A3Bおよび1Bの仕様を備えた「MiniCPM-V 4.7」をリリースしました。 35B-A3Bは、フォワードルッキング・エキスパート・スケジューリングを用いてエッジデバイス上でロスレスに動作する初のオープンソースMoEモデルです。メモリ容量わずか3GBのiPhone 17 Pro Max上で、13+トークン/秒のデコード速度を実現し、プライバシー保護と低遅延を強化するローカルなマルチモーダル推論を可能にします。 Intel、AMD、Arm、Rockchip、Huanmoの各チップを搭載したiOS、Android、HarmonyOSに対応しており、オープンソースのセルフリプレイによる微調整機能も提供しています。 35B-A3Bは、速度とスコアの両面でQwen3.6 35B-A3Bを上回っており、1BバージョンはQwen3.5 0.8Bを凌駕することで、スマートフォンにおける大規模モデルの導入ハードルを引き下げています。

Mingshi Intelligenceは、35B-A3Bおよび1Bの仕様を備えた「MiniCPM-V 4.7」をリリースしました。 35B-A3Bは、フォワードルッキング・エキスパート・スケジューリングを用いてエッジデバイス上でロスレスに動作する初のオープンソースMoEモデルです。メモリ容量わずか3GBのiPhone 17 Pro Max上で、13+トークン/秒のデコード速度を実現し、プライバシー保護と低遅延を強化するローカルなマルチモーダル推論を可能にします。 Intel、AMD、Arm、Rockchip、Huanmoの各チップを搭載したiOS、Android、HarmonyOSに対応しており、オープンソースのセルフリプレイによる微調整機能も提供しています。 35B-A3Bは、速度とスコアの両面でQwen3.6 35B-A3Bを上回っており、1BバージョンはQwen3.5 0.8Bを凌駕することで、スマートフォンにおける大規模モデルの導入ハードルを引き下げています。
2025年12月5日

AWS reInvent 2025は、エンタープライズAIに重点を置いて締めくくられた。このイベントでは、コーディング用の自律型Kiroエージェントを含む新しいAIエージェントが紹介され、Graviton5 CPUやTrainium3 AIチップのような主要なハードウェアが紹介された。

AWS reInvent 2025は、エンタープライズAIに重点を置いて締めくくられた。このイベントでは、コーディング用の自律型Kiroエージェントを含む新しいAIエージェントが紹介され、Graviton5 CPUやTrainium3 AIチップのような主要なハードウェアが紹介された。

AWS reInvent 2025は、エンタープライズAIに重点を置いて締めくくられた。このイベントでは、コーディング用の自律型Kiroエージェントを含む新しいAIエージェントが紹介され、Graviton5 CPUやTrainium3 AIチップのような主要なハードウェアが紹介された。
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