opção
JackLewis
JackLewis
27 de Maio de 2026

A Mingshi Intelligence, a Universidade de Tsinghua e a OpenBMB lançaram o modelo multimodal para borda MiniCPM-V4.6. Com apenas 1,3 bilhão de parâmetros, ele alcança um desempenho de ponta entre modelos de tamanho semelhante. Otimizado para implantação na borda, ele reduz as necessidades de memória para 6 GB e aumenta significativamente a velocidade de inferência. O modelo utiliza a tecnologia LLaVA-UHD v4 para reduzir a sobrecarga de codificação. É de código aberto, suporta as principais estruturas de desenvolvimento e está sendo implantado por parceiros como Lenovo e Xiaomi em aplicações automotivas, de casa inteligente e industriais.

A Mingshi Intelligence, a Universidade de Tsinghua e a OpenBMB lançaram o modelo multimodal para borda MiniCPM-V4.6. Com apenas 1,3 bilhão de parâmetros, ele alcança um desempenho de ponta entre modelos de tamanho semelhante. Otimizado para implantação na borda, ele reduz as necessidades de memória para 6 GB e aumenta significativamente a velocidade de inferência. O modelo utiliza a tecnologia LLaVA-UHD v4 para reduzir a sobrecarga de codificação. É de código aberto, suporta as principais estruturas de desenvolvimento e está sendo implantado por parceiros como Lenovo e Xiaomi em aplicações automotivas, de casa inteligente e industriais.
Comentários (0)
0/300
OR