MiniCPM-V 4.6

该模型基于 SigLIP2-400M 和 Qwen3.5-0.8B LLM 构建。其延续了 MiniCPM-V 在单图、多图和视频理解方面的强大能力,同时显著提升了计算效率,还首次支持了 4倍/16倍 混合视觉 token 压缩率。

  • 极致高效架构。 MiniCPM-V 4.6 基于 LLaVA-UHD v4,引入 ViT 内部视觉 token 早压缩机制,将视觉编码阶段计算量降低 50% 以上,在效率上甚至超越部分更小的模型,相比 Qwen3.5-0.8B 实现约 1.5 倍的 token 吞吐;同时支持 4 倍/16 倍混合视觉 token 压缩率,在精度与速度之间灵活切换。
  • 广泛的手机平台支持。 MiniCPM-V 4.6 可在 iOS、安卓、鸿蒙三大主流手机平台完成部署,并开源配备了端侧适配代码。

官方介绍

余天予
余天予
清华大学博士生

高效多模态大模型、可信多模态对齐与 LLM/MLLM 后训练。