首頁明堂智慧釋出面向邊緣裝置的 MiniCPM-V 4.7，在 3GB 記憶體下實現每秒 13+ 個 token 的處理速度
明勢智慧釋出了其最新的端側多模態大模型 MiniCPM-V 4.7，提供兩種配置：35B-A3B 和 1B。其中，35B-A3B 變體是 MiniCPM-V 系列中的首個混合專家（MoE）模型，利用專有的“前瞻性專家排程”技術，在端側裝置上實現無損且流暢的推理，成為首個無需依賴雲端即可高效執行的開源 MoE 模型。
其最引人注目的指標是效能表現：在 iPhone 17 Pro Max 上，該模型僅消耗 3GB 記憶體，同時解碼速度超過每秒 13 個詞元。這種高效性使得在高階智慧手機上進行本地多模態推理成為可能，無需將資料傳輸至雲端，從而確保了增強的隱私保護和降低的延遲。
多平臺支援與開源微調方案
在相容性方面，4.7 版本支援 iOS、Android 和 HarmonyOS，並針對包括 Intel、AMD、Arm、瑞芯微和幻謀在內的晶片架構進行了最佳化，覆蓋了移動和本地計算環境。明勢智慧還發布了自我回放微調（SRFT）方案，賦能開發者以更低成本擴充套件模型能力並緩解災難性遺忘，從而簡化二次開發流程。
效能基準測試同樣令人印象深刻：在指令模式（Instruct mode）下，35B-A3B 變體相比 Qwen3.6 35B-A3B 具有更快的推理時間和更高的綜合得分；而 1B 版本則在上一版 4.6 的基礎上進行了最佳化，相較於 Qwen3.5 0.8B，在綜合得分和推理效率方面展現出顯著優勢。隨著端側模型日益緊湊且競爭力增強，明勢智慧的最新迭代進一步降低了直接在智慧手機上部署 MoE 大模型的門檻。
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