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JackLewis
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2026-05-27

明智智能、清華大學與 OpenBMB 共同推出邊緣端多模態模型 MiniCPM-V4.6。該模型僅需 13 億參數,便在同規模模型中展現頂尖性能。 該模型針對邊緣部署進行優化,將記憶體需求降低至6GB,並顯著提升推論速度。模型採用 LLaVA-UHD v4 技術以減少編碼開銷。此模型為開源模型,支援主要開發框架,並正由聯想與小米等合作夥伴應用於汽車、智慧家庭及工業領域。

明智智能、清華大學與 OpenBMB 共同推出邊緣端多模態模型 MiniCPM-V4.6。該模型僅需 13 億參數,便在同規模模型中展現頂尖性能。 該模型針對邊緣部署進行優化,將記憶體需求降低至6GB,並顯著提升推論速度。模型採用 LLaVA-UHD v4 技術以減少編碼開銷。此模型為開源模型,支援主要開發框架,並正由聯想與小米等合作夥伴應用於汽車、智慧家庭及工業領域。
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