"MiniCPM-V2.6 "是一个边缘多模态人工智能模型，仅拥有 80 亿个参数，却在单图像、多图像和视频理解任务中取得了低于 200 亿个参数的三项 SOTA（艺术境界）成绩，显著增强了边缘多模态能力，并与 GPT-4V 水平全面接轨。
以下是其特点摘要：
- 机型特点： MiniCPM-V2.6 在边缘单图像、多图像、视频理解等核心能力上实现了全面超越，并首次将实时视频理解和多图像联合理解功能引入边缘，更加贴近复杂的真实场景。
- 效率和性能： 该模型占地面积小，却拥有极高的像素密度（令牌密度），是 GPT-4o 单令牌编码像素密度的两倍，在边缘设备上实现了极高的运行效率。
- 边缘友好性： 量化后的模型仅需 6GB 内存，边缘推理速度高达每秒 18 个令牌，比上一代产品快 33%，并支持多种语言和推理框架。
- 功能扩展： 通过 OCR 功能，MiniCPM-V2.6 将高清图像解析功能从单图像扩展到多图像和视频场景，减少了视觉标记的数量，节省了资源。
- 推理能力： 它在多图像理解和复杂推理任务（如调整自行车座椅的分步说明以及识别备忘录图像中的基本点）方面表现出卓越的能力。
- 多图像 ICL：该模型支持上下文少量学习，可快速适应特定领域的任务并提高输出稳定性。
- 高清视觉架构： 通过统一的视觉架构，该模型的 OCR 功能得以持续，从而能够从单图像顺利扩展到多图像和视频。
- 超低幻视率： MiniCPM-V2.6 在幻觉评估中表现出色，证明了其可靠性。
MiniCPM-V2.6 模型的推出对边缘人工智能的发展具有重要意义。它不仅增强了多模态处理能力，还展示了在资源有限的边缘设备上实现高性能人工智能的可能性。
MiniCPM-V2.6 开源资源:
GitHub:
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
HuggingFace:
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6
llama.cpp, ollama, vllm Deployment Tutorial Address:
https://modelbest.feishu.cn/docx/Duptdntfro2Clfx2DzuczHxAnhc
MiniCPM Series Open Source Address:
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM
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本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_41446370/article/details/140988414
版权归原作者 DisonTangor 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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