MiniCPM-V 2.6 是 面壁智能MiniCPM-V 系列中最新且最强大的模型。该模型基于 SigLip-400M 和Qwen2-7B构建,总参数量为 8B。与MiniCPM-Llama3-V 2.5相比,MiniCPM-V 2.6 在性能上有显著提升,并引入了多图像和视频理解的新功能, 看一下测试的分数,小钢炮模型在各个维度,基本上的名列前茅 包括实时视频理解、多...
MiniCPM-V系列旨在通过在架构、训练、推理和部署中进行精心设计来解决关键瓶颈问题,从而推进终端MLLMs的潜力。 3.模型架构 在本节中,我们将介绍MiniCPM-V的模型架构,概述整体结构和自适应高分辨率视觉编码方法。MiniCPM-V系列的设计哲学是在性能和效率之间实现良好平衡,这是一个更实际的目标,适用于更广泛的实际应用...
因此，MiniCPM-V 2.6 可以支持 iPad 等终端设备上的高效实时视频理解。易于使用：MiniCPM-V 2.6 可以通过多种方式轻松使用： llama.cpp 和 ollama 支持在本地设备上进行高效的 CPU 推理， int4 和 GGUF 格式的量化模型，有 16 种尺寸，vLLM 支持高吞吐量和内存高效的推理，针对新领域和任务进行微调，使用...
minicpm-v模型原理 1. 基础架构。 神经网络架构:如果 MiniCPM-v 属于语言模型范畴,它可能基于Transformer架构构建。Transformer架构具有强大的并行计算能力和长序列处理能力,通过自注意力机制(Self-Attention Mechanism)能够有效捕捉输入序列中的全局依赖关系。例如在处理文本时,模型可以根据每个词与其他所有词的关联程度来...
MiniCPM-V 2.0支持180万像素的任意长宽比图像输入,这个能力让它在场景文字识别方面接近于Gemini Pro,而低幻觉率的表现也几乎和GPT-4V相匹配。 🌍 多语言支持,交流无障碍 MiniCPM-V系列不仅在图文理解上表现出色,还支持超过30种语言的多模态交互。无论是日常沟通、跨语言文本处理,还是多语言图文内容的生成,这些模...
MiniCPM-V,这是一款端侧可用的 GPT-4V 级多模态大模型。MiniCPM 是一个大系列的模型,通常来说,大模型都是部署在服务器上,或是 PC 本地部署的。而 MiniCPM 将大模型部署到了手机上!(当然,苹果手机肯定是用不了的) 系列有两个值得关注的模型,一个是 MiniCPM,一个是 MiniCPM-V,二者的区别主要在于,Mini...
再次刷新端侧多模态天花板,面壁「小钢炮」 MiniCPM-V 2.6模型重磅上新!发布即支持llama.cpp、ollama、vllm推理!仅 8B 参数,取得 20B 以下单图、多图、视频理解 3 SOTA成绩,一举将端侧AI多模态能力拉升至全面对标 GPT-4V 水平。更有多项功能首次上「端」:小钢炮一口气将实时视频理解、多图联合理解、多图 ICL ...
8月7日消息，人工智能公司面壁智能宣布正式开源其最新的端侧AI多模态模型——MiniCPM-V 2.6。官方称 MiniCPM-V 2.6 模型仅 8B 参数，取得 20B 以下单图、多图、视频理解 3 SOTA 成绩。据面壁智能官方介绍，MiniCPM-V 2.6 模型在多项功能上实现了首次在端侧的部署，包括实时视频理解、多图联合理解、多图...
再次刷新端侧多模态天花板,面壁「小钢炮」 MiniCPM-V 2.6 模型重磅上新! 仅8B参数,取得 20B 以下单图、多图、视频理解 3 SOTA成绩,一举将端侧AI多模态能力拉升至全面对标超越 GPT-4V 水平。 更有多项功能首次上「端」:小钢炮一口气将实时视频理解、多图联合理解(还包括多图OCR、多图ICL等)能力首次搬上端侧多...
MiniCPM-V 2.0 街景识别、长图识别和幻觉抵抗案例 我们将 MiniCPM-V 2.0 部署在小米 14 Pro 上,并录制了以下演示视频,视频未经剪辑。 MiniCPM-V 2.0 在小米 14 Pro上的多模态对话案例1 MiniCPM-V 2.0 在小米 14 Pro上的多模态对话案例2 推理示例 ...