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MiniCPM-V 4.7 promet l’IA multimodale sur smartphone, avec une réserve importante
La famille MiniCPM V 4.7 comprend une version MoE 35B A3B, dont environ 3 milliards de paramètres sont actifs par token, et un modèle 1B. OpenBMB date la publication open source du 12 octobre 2026, et indique que le code et les poids sont sous licence Apache 2.0.
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Points clés à retenir
- La famille MiniCPM V 4.7 comprend une version MoE 35B A3B, dont environ 3 milliards de paramètres sont actifs par token, et un modèle 1B.
- OpenBMB date la publication open source du 12 octobre 2026, et indique que le code et les poids sont sous licence Apache 2.0.
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openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did ModelBest’s October 14, 2026 open-source release of MiniCPM-V 4.7 introduce, including its 35B-A3B and 1B variants, the series’ fir. Article summary: MiniCPM-V 4.7 introduced a two-model, on-device multimodal family, led by the series’ first mixture-of-experts (MoE) model, with an emphasis on local image, document and video understanding.[1][2][10] One date correction. Topic tags: general, education, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, cha
MiniCPM-V 4.7 est une famille de modèles multimodaux open source conçue pour fonctionner en local. Elle comprend deux versions : un modèle à mélange d’experts (MoE) de 35B-A3B et une variante plus compacte de 1B. Le modèle phare est le premier MoE de la série MiniCPM-V. OpenBMB affirme qu’il peut générer plus de 13 tokens par seconde en utilisant environ 3 Go de mémoire sur un iPhone 17 Pro Max. Il s’agit d’un résultat communiqué par l’entreprise, et non d’une mesure indépendante réalisée sur différents appareils.9
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Deux versions, dont un premier modèle MoE
Le modèle 35B-A3B compte environ 35 milliards de paramètres au total, mais en mobilise environ 3 milliards pour chaque token traité. La version 1B constitue une option plus légère. Toutes deux s’appuient sur les capacités de la série en compréhension d’images et de vidéos.2
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Le code et les poids sont proposés sous licence Apache-2.0, avec la documentation dans le dépôt GitHub MiniCPM-V d’OpenBMB.9
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Ce que signifie la vitesse annoncée sur iPhone
OpenBMB attribue les performances revendiquées à Lookahead Expert Scheduling (LES), associé à une quantification fine couche par couche et à l’échantillonnage spéculatif DSpark. LES anticipe les experts dont une couche ultérieure pourrait avoir besoin, afin de charger leurs poids à l’avance.1
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Le chiffre de plus de 13 tokens par seconde correspond à la vitesse de décodage, c’est-à-dire au rythme de génération de la réponse. Ce n’est pas le temps total entre l’ouverture d’une application — ou l’envoi d’une image — et l’obtention d’une réponse complète. La mesure annoncée concerne l’iPhone 17 Pro Max : elle ne garantit pas les mêmes performances ni la même consommation mémoire sur tous les appareils compatibles.13
Des comparaisons à lire avec leur contexte
Dans sa documentation, OpenBMB rapporte qu’en mode Instruct, le modèle 35B-A3B obtient un meilleur score global que Qwen3.6 35B-A3B tout en nécessitant moins de temps d’inférence. L’éditeur indique aussi que la version 1B progresse par rapport à MiniCPM-V 4.6 et dépasse Qwen3.5 0.8B en score global et en efficacité d’inférence.10
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Pour la reconnaissance optique de caractères (OCR), OpenBMB annonce un score de 90,4 à OCRBench avec une compression des tokens visuels de 16×.12 Les scores de benchmark dépendent des conditions de test : des résultats obtenus avec des réglages de compression différents ne sont pas nécessairement comparables. Ces évaluations sont rapportées par le développeur et ne constituent pas une vérification indépendante des performances pour chaque tâche ou appareil.
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Plateformes et outils pour les développeurs
Le projet annonce une compatibilité avec iOS, Android et HarmonyOS, ainsi qu’avec des plateformes de puces d’Intel, AMD, Arm, Rockchip et Houmo. Cette liste décrit la couverture revendiquée par le projet, sans garantir des performances identiques sur tous les matériels.30
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Les outils d’inférence mentionnés comprennent SGLang, vLLM, llama.cpp et Ollama ; pour l’ajustement fin, la documentation cite SWIFT et LLaMA-Factory. OpenBMB présente également Self-Replay Fine-Tuning (SRFT) comme une méthode permettant d’ajouter des capacités à moindre coût tout en limitant l’oubli des aptitudes déjà acquises.20
Une date de publication à rectifier
Certains articles situent l’annonce au 14 octobre 2026. Le journal des modifications d’OpenBMB indique toutefois que la publication open source a eu lieu le 12 octobre 2026 ; c’est la source la plus directe pour établir la date de sortie.8
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La famille MiniCPM V 4.7 comprend une version MoE 35B A3B, dont environ 3 milliards de paramètres sont actifs par token, et un modèle 1B.
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La famille MiniCPM V 4.7 comprend une version MoE 35B A3B, dont environ 3 milliards de paramètres sont actifs par token, et un modèle 1B. OpenBMB date la publication open source du 12 octobre 2026, et indique que le code et les poids sont sous licence Apache 2.0.