Downcodes小编为您带来MiniCPM-V2.6的重磅消息！这款仅有8B参数的端侧多模态人工智能模型，在单图、多图和视频理解三个领域均取得了20B以下模型的SOTA成绩，堪称小型模型的奇迹！它不仅性能强劲，而且在端侧设备上实现了极高的运行效率和友好性，为端侧AI应用带来了新的可能性，甚至可以与GPT-4V相媲美。让我们一起深入了解MiniCPM-V2.6的强大功能和特性。
MiniCPM-V2.6的端侧多模态人工智能模型，它仅有8B参数却取得了20B以下单图、多图、视频理解三项SOTA（State of the Art，即当前最佳水平）成绩，显着提升了端侧AI的多模态能力，与GPT-4V水平全面对标。
以下是特性概括:
模型特点:MiniCPM-V2.6在端侧实现了单图、多图和视频理解等核心能力的全面超越，并首次将实时视频理解、多图联合理解等功能带到端侧，更接近复杂的真实世界场景。
效率与性能:该模型以小博大，具有极高的像素密度（Token Density），比GPT-4o的单token编码像素密度高两倍，在端侧设备上实现了极高的运行效率。
端侧友好性:模型在量化后仅需6GB内存，端侧推理速度高达每秒18个token，比上代模型快33%，并支持多种语言和推理框架。
功能拓展:MiniCPM-V2.6通过OCR能力，将单图场景的高清图像解析能力迁移到多图和视频场景，减少了视觉token的数量，节省了资源。
推理能力:它在多图理解、复杂推理任务中展现出色能力，如调整自行车车座的步骤说明，以及对梗图背后槽点的识别。
多图ICL:模型支持上下文少样本学习，能快速适应特定领域的任务，提高输出稳定性。
高清视觉架构:通过统一的视觉架构，模型的OCR能力得以延续，实现从单图到多图及视频的流畅拓展。
超低幻觉率:MiniCPM-V2.6在幻觉评测上表现优异，展示了其可信度。
MiniCPM-V2.6模型的推出，对端侧AI的发展具有重要意义，它不仅提升了多模态处理能力，也展示了在资源受限的端侧设备上实现高性能AI的可能性。
MiniCPM-V2.6开源地址:
GitHub:
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
HuggingFace:
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6
llama.cpp、ollama、vllm 部署教程地址:
https://modelbest.feishu.cn/docx/Duptdntfro2Clfx2DzuczHxAnhc
MiniCPM 系列开源地址:
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM
MiniCPM-V2.6的出现，无疑为端侧AI技术的发展注入了一针强心剂。其高效、强大的性能以及便捷的开源方式，将为更多开发者和研究者提供宝贵的资源，推动端侧AI应用的进一步创新和普及。 期待MiniCPM系列未来带来更多惊喜！