#MiniCPM-V
MiniCPM-V-2_6 - 高性能多模态语言模型 实现单图多图视频智能理解
Huggingface模型图像理解视频理解多模态大语言模型人工智能Github开源项目MiniCPM-V
MiniCPM-V 2.6是一个高效的多模态大语言模型，仅用8B参数就达到了GPT-4V级别的表现。该模型支持单图、多图和视频理解，在多项基准测试中成绩优异。它具备出色的性能、多图和视频理解能力、强大的OCR功能以及多语言支持。MiniCPM-V 2.6还以其高效率和易用性著称，可轻松部署在包括手机和平板电脑在内的各种设备上。
MiniCPM-V-2_6-int4 - 精简高效的多语言视觉AI对话模型
模型MiniCPM-V开源项目HuggingfaceHugging Face图像识别多模态Github量化模型
MiniCPM-V-2_6-int4是一款经过int4量化的多语言视觉对话模型，GPU内存占用仅约7GB。该模型支持图像理解、OCR、多图像处理和视频分析等视觉任务，可通过Python代码实现流式输出。作为一个资源友好型视觉AI工具，MiniCPM-V-2_6-int4在保持性能的同时提高了部署效率，适合开发者进行各类视觉AI应用开发。
MiniCPM-V-2 - 多模态语言模型，支持跨平台高效部署
场景文本理解MiniCPM-V深度学习HuggingfaceGithub开源项目视觉问答多模态模型
MiniCPM-V 2.0是一个多模态大模型，以高效端侧部署和可靠性为特色，支持OCRBench和TextVQA等基准测试。该模型结合RLHF多模态技术，减少幻觉生成，并能处理任意宽高比的高分辨率图像。MiniCPM-V 2.0可在多数GPU和PC上高效运行，拥有中英双语支持，并能够在移动设备上执行，提供多种部署选择。
MiniCPM-V-2_6-gguf - 高性能GGUF格式多模态模型转换与部署指南
GithubMiniCPM-V模型转换Huggingface多模态开源项目模型量化推理
MiniCPM-V-2.6是一个支持GGUF格式转换的多模态模型项目。项目展示了PyTorch模型到GGUF格式的转换流程，实现F16和INT4量化，并在Linux及Mac平台实现本地部署。项目提供完整的模型转换、构建和推理步骤，方便开发者进行多模态模型的本地化部署。