MiniCPM 3.0是端側AI模型，擁有40億參數，性能超越GPT-3.5，且僅占2GB記憶體，適用於手機等端側設備。
基本介紹
- 外文名：MiniCPM 3.0
- 發布方：面壁智慧型
產品優勢,產品開源,
產品優勢
MiniCPM 3.0採用LLM x MapReduce技術處理長文本，提高了處理長篇文檔的能力，並通過函式調用技術實現與外部系統的互動。
產品開源
該模型開源，支持多種開源推理框架，便於開發者集成並部署在端側設備上。
MiniCPM 3.0是端側AI模型，擁有40億參數，性能超越GPT-3.5，且僅占2GB記憶體，適用於手機等端側設備。
MiniCPM是面壁智慧型與清華大學自然語言處理實驗室共同開發的開源系列端側大語言模型。該系列模型以“小參數、強性能”為核心特點，通過高效的模型架構與訓練技術，實現在有限算力終端（如手機、汽車、PC等）上的本地化部署與高效推理。其產品矩陣覆蓋基座模型、多模態模型（MiniCPM-V）及全模態模型（MiniCPM-o），在多...
MiniCPM-Llama3-V 2.5 MiniCPM-Llama3-V 2.5是面壁智慧型推出的模型。產品功能 MiniCPM-Llama3-V 2.5通過OCR技術實現9倍像素提升和精準長圖文本識別。產品優勢 該模型在端側系統級首次實現150倍的多模態加速，支持30+種語言，表現優於GPT-4V和Gemini Pro。
MiniCPM 4.0是面壁智慧型於2025年6月發布的端側大語言模型，代號“前進四”，包含8B（稀疏閃電版）和0.5B（輕巧版）兩種參數規模。MiniCPM 4.0通過自研CPM.cu推理框架，在極限場景下實現220倍提速，常規場景下有5倍提速。模型採用了全開源系統級上下文稀疏化架構InfLLM v2，並引入了“高效雙頻換擋”機制，可根據...
MiniCPM 4.1是面壁智慧型於2025年9月8日發布的基座模型，外文名為。該模型在MiniCPM 4.0基礎上新增8B參數的行業首個原生稀疏架構深思考模型，支持在Ollama、vLLM、SGLang、llama.cpp等開源框架中部署。該模型採用InfLLM 2.0稀疏注意力架構，將長文本場景下稀疏度降至5%，注意力層計算量減少至傳統模型的1/10。通...
面壁智慧型發布MiniCPM-o 4.5模型，該模型採用原生全雙工技術、端到端的全模態架構及全雙工多模態實時流機制。2026年3月11日，在市場監管總局組織推動下，我國人工智慧多模態感知關鍵計量測試技術取得進展，相關項目牽頭編寫的國家校準規範為包括語音互動在內的多模態感知產業提供了量值溯源與質量評價的支撐。2026年3月22...