Downcodes小編報道：MiniCPM-V2.6，這款來自OpenBMB的8B參數多模態端側模型，近期在GitHub和Hugging Face上取得了令人矚目的成績，躋身Top 3，GitHub星標數量突破萬顆，下載量更是突破百萬！它在單圖、多圖、視訊理解等方面全面超越了GPT-4V，並首次整合了即時視訊理解、多圖聯合理解等高端功能。其高效的性能和便捷的部署方式，使其成為端側模型能力極限的重要衡量標準，引發了全球技術圈的廣泛關注。
面壁小型鋼砲MiniCPM-V系列的最新版本2.6自發布以來，在全球著名開源社群GitHub和HuggingFace趨勢榜上迅速上升至Top3，其GitHub星標數量已破萬。自2月1日首次亮相至今，MiniCPM系列的累積下載量已超過百萬次，成為端側模型能力極限的一個重要衡量標準。
MiniCPM-V2.6以其8B參數實現了單圖、多圖、視訊理解的全面性能提升，超越了GPT-4V。這款端側多模態模型首次整合了即時視訊理解、多圖聯合理解、多圖ICL等高階功能。它在量化後端側記憶體僅佔6GB，端側推理速度高達18tokens/s，比上代模型快33%，並且支援llama.cpp、ollama、vllm推理，同時支援多種語言。
這項技術突破在全球技術圈引起了熱烈反響，許多開發者和社群成員對MiniCPM-V2.6的發布表現出極大興趣。
目前，MiniCPM-V2.6的GitHub和Hugging Face開源位址已對外公佈，同時提供了llama.cpp、ollama、vllm部署教學的連結。
MiniCPM-V2.6GitHub 開源位址:
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
MiniCPM-V2.6Hugging Face 開源位址:
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6
llama.cpp、ollama、vllm 部署教程位址:
https://modelbest.feishu.cn/docx/Duptdntfro2Clfx2DzuczHxAnhc
MiniCPM-V2.6的開源，為開發者提供了強大的工具和便捷的部署教程，相信在未來會推動端側多模態模型技術的發展，並為更多應用場景帶來創新可能。 Downcodes小編將持續關注其後續進展，敬請期待！