집밍탕 인텔리전스가 에지 기기를 위한 MiniCPM-V 4.7을 공개하며, 3GB 메모리에서 13+ 토큰/초의 성능을 제공합니다.
밍스지(Mingshi) Intelligence는 최신 엣지 측 멀티모달 대규모 모델인 MiniCPM-V 4.7을 공개했으며, 이는 35B-A3B와 1B 두 가지 구성으로 제공됩니다. 35B-A3B 변형은 MiniCPM-V 시리즈에서 최초의 전문가 혼합(MoE) 모델로, 독점적인 '선견지명 전문가 스케줄링' 기술을 활용하여 엣지 디바이스에서 손실 없는 매끄러운 추론을 제공하며, 클라우드 의존성 없이 효율적으로 실행할 수 있는 최초의 오픈소스 MoE입니다.
두드러진 지표는 성능입니다. iPhone 17 Pro Max에서 이 모델은 메모리를 단 3GB만 소비하면서도 초당 13개 이상의 토큰을 초과하는 디코딩 속도를 달성합니다. 이러한 효율성은 고급 스마트폰에서 로컬 멀티모달 추론을 가능하게 하며, 데이터를 클라우드에 전송할 필요성을 제거하고 향상된 프라이버시와 감소된 지연 시간을 보장합니다.
다중 플랫폼 지원 및 오픈소스 파인튜닝 솔루션
호환성과 관련하여 버전 4.7은 iOS, Android, HarmonyOS를 지원하며, Intel, AMD, Arm, Rockchip, Huanmo를 포함한 칩 아키텍처에 최적화되어 모바일 및 로컬 컴퓨팅 환경을 모두 커버합니다. Mingshi는 또한 Self-Replay Fine-Tuning(SRFT) 솔루션을 출시하여 개발자가 파멸적 망각을 완화하면서 더 낮은 비용으로 모델 기능을 확장할 수 있도록 하여 2차 개발을 간소화했습니다.
성능 벤치마크도 마찬가지로 인상적입니다. Instruct 모드에서 35B-A3B 변형은 Qwen3.6 35B-A3B보다 빠른 추론 시간과 더 높은 전체 점수로 우위를 점하며, 1B 버전은 이전 4.6 릴리스를 기반으로 Qwen3.5 0.8B 대비 전체 점수와 추론 효율성에서 상당한 이점을 보여줍니다. 엣지 모델이 점점 더 컴팩트하고 경쟁력 있게 되는 가운데, Mingshi의 최신 버전은 스마트폰에 MoE 대규모 모델을 직접 배포하는 장벽을 더욱 낮췄습니다.
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