访问官网
Github
HuggingfaceMiniCPM-V-2_6 项目介绍
MiniCPM-V-2_6 是 MiniCPM-V 系列中最新最强大的模型。这个项目旨在为用户提供一个功能强大且易于使用的多模态大语言模型，可以在手机等终端设备上运行。以下是对该项目的详细介绍：
模型架构与性能
MiniCPM-V-2_6 基于 SigLip-400M 和 Qwen2-7B 构建，总参数量为 8B。尽管参数量相对较小，但其性能却十分出色：
- 在最新版本的 OpenCompass 评测中，MiniCPM-V-2_6 在 8 个流行基准测试上的平均分达到 65.2 分。
- 在单图像理解任务中，它以仅 8B 的参数量超越了许多知名的专有模型，如 GPT-4o mini、GPT-4V、Gemini 1.5 Pro 和 Claude 3.5 Sonnet。
多功能性
MiniCPM-V-2_6 不仅限于单图像处理，还具备以下能力：
-
多图像理解：可以对多张图像进行对话和推理，在 Mantis-Eval、BLINK、Mathverse mv 和 Sciverse mv 等多图像基准测试中表现出色。
-
视频理解：能够接受视频输入，进行对话并为时空信息提供密集的描述。在带/不带字幕的 Video-MME 测试中，其表现优于 GPT-4V、Claude 3.5 Sonnet 和 LLaVA-NeXT-Video-34B。
-
强大的 OCR 能力：可处理任意宽高比的图像，最高支持 180 万像素（如 1344x1344）。在 OCRBench 测试中，其性能超过了 GPT-4o、GPT-4V 和 Gemini 1.5 Pro 等专有模型。
-
多语言支持：基于最新的 RLAIF-V 和 VisCPM 技术，支持英语、中文、德语、法语、意大利语、韩语等多种语言。
效率与实用性
MiniCPM-V-2_6 在效率方面也表现出色：
- 具有最先进的令牌密度，处理 180 万像素图像时仅产生 640 个令牌，比大多数模型少 75%。
- 这种高效性直接提升了推理速度、首个令牌的延迟、内存使用和功耗。
- 能够在 iPad 等终端设备上支持实时视频理解。
易用性
MiniCPM-V-2_6 提供多种使用方式，包括：
- 支持 llama.cpp 和 ollama，可在本地设备上进行高效的 CPU 推理。
- 提供 int4 和 GGUF 格式的量化模型，共 16 种尺寸。
- 支持 vLLM，实现高吞吐量和内存高效的推理。
- 可在新领域和任务上进行微调。
- 使用 Gradio 快速设置本地 WebUI 演示。
- 提供在线 web 演示。
应用场景
MiniCPM-V-2_6 的应用场景非常广泛，包括但不限于：
- 图像分析和描述
- 多图像比较和推理
- 视频内容理解和描述
- 文档OCR和分析
- 多语言图像理解任务
- 移动设备上的实时视觉AI应用
开源与许可
MiniCPM-V-2_6 项目采用开源方式发布，其代码遵循 Apache-2.0 许可证。模型权重的使用必须严格遵守 MiniCPM 模型许可证。对于学术研究，模型完全免费使用。商业使用需要填写问卷登记，但同样可以免费使用。
总结
MiniCPM-V-2_6 项目为用户提供了一个强大、高效且易于使用的多模态大语言模型。它在性能、功能多样性和实用性方面都达到了很高的水平，特别适合在资源受限的设备上运行。无论是研究人员、开发者还是普通用户，都可以从这个项目中受益，探索多模态 AI 的无限可能。
