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MiniCPM-V 4.7 क्या है? फोन पर चलने वाले 35B MoE मॉडल की खास बातें
MiniCPM V 4.7 के 35B A3B मॉडल में कुल करीब 35 अरब पैरामीटर हैं, लेकिन हर टोकन पर करीब 3 अरब सक्रिय होते हैं। साथ में 1B मॉडल भी उपलब्ध है। OpenBMB के चेंजलॉग के मुताबिक, मॉडल 12 अक्टूबर 2026 को ओपन सोर्स हुआ था—14 अक्टूबर नहीं। कोड और वेट्स के लिए Apache 2.0 लाइसेंस दिया गया है।
प्रकाशितकर्ताGPT-6 Luna से संपादितGPT Image 2 से चित्र बनाए गए
शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- MiniCPM V 4.7 के 35B A3B मॉडल में कुल करीब 35 अरब पैरामीटर हैं, लेकिन हर टोकन पर करीब 3 अरब सक्रिय होते हैं। साथ में 1B मॉडल भी उपलब्ध है।
- OpenBMB के चेंजलॉग के मुताबिक, मॉडल 12 अक्टूबर 2026 को ओपन सोर्स हुआ था—14 अक्टूबर नहीं। कोड और वेट्स के लिए Apache 2.0 लाइसेंस दिया गया है।
AI संकेत
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, OpenBMB के मल्टीमॉडल AI मॉडल परिवार का नया संस्करण है। यह तस्वीरों और वीडियो को समझने के लिए बनाया गया है और दो आकारों में उपलब्ध है: 35B-A3B और 1B। बड़ा मॉडल MiniCPM-V सीरीज़ का पहला Mixture-of-Experts (MoE) मॉडल है। OpenBMB का कहना है कि यह iPhone 17 Pro Max पर करीब 3GB मेमोरी में 13 से अधिक टोकन प्रति सेकंड की डिकोडिंग रफ्तार हासिल करता है। यह कंपनी का बताया हुआ नतीजा है—हर डिवाइस पर स्वतंत्र रूप से परखा गया प्रदर्शन नहीं।9
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दो मॉडल, अलग-अलग जरूरतें
35B-A3B मॉडल में कुल करीब 35 अरब पैरामीटर हैं, जिनमें से प्रति टोकन करीब 3 अरब सक्रिय रहते हैं। MoE ढांचे में मॉडल के सभी हिस्से हर बार एक साथ काम नहीं करते; इससे बड़े मॉडल की क्षमता को सीमित कंप्यूटिंग संसाधनों में चलाने की कोशिश की जाती है। कम संसाधनों वाले इस्तेमाल के लिए 1B विकल्प भी है। दोनों मॉडल परिवार की एक तस्वीर, कई तस्वीरों और वीडियो को समझने की क्षमताओं को आगे बढ़ाते हैं।2
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OpenBMB के प्रोजेक्ट दस्तावेज़ों के मुताबिक, मॉडल का कोड और वेट्स Apache-2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं। कोड और दस्तावेज़ MiniCPM-V के GitHub रिपॉज़िटरी में दिए गए हैं।9
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फोन पर चलाने के दावे में LES की भूमिका
OpenBMB ने बड़े मॉडल की बताई गई फोन-परफॉर्मेंस का श्रेय Lookahead Expert Scheduling (LES) को दिया है। यह तकनीक अनुमान लगाती है कि अगली लेयर को किन “एक्सपर्ट्स” की जरूरत पड़ सकती है और उनके वेट्स पहले से लोड करने की कोशिश करती है। इसके साथ बारीक लेयर-वाइज़ क्वांटाइज़ेशन और DSpark speculative sampling का भी इस्तेमाल किया गया है।1
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यहां 13 से अधिक टोकन प्रति सेकंड का आंकड़ा डिकोडिंग स्पीड बताता है—यानी मॉडल जवाब बनाते समय कितनी तेजी से आउटपुट पैदा करता है। यह ऐप खोलने, मॉडल लोड होने, तस्वीर या वीडियो प्रोसेस होने और पूरा जवाब मिलने तक के कुल समय का माप नहीं है। दावा खास तौर पर iPhone 17 Pro Max के लिए है; इससे दूसरे समर्थित फोन या कंप्यूटर पर वैसी ही रफ्तार और मेमोरी इस्तेमाल की गारंटी नहीं मिलती।13
बेंचमार्क में क्या बताया गया है?
OpenBMB के दस्तावेज़ों में कहा गया है कि Instruct मोड में 35B-A3B ने Qwen3.6 35B-A3B से कम inference समय में ज्यादा समग्र स्कोर हासिल किया। कंपनी यह भी कहती है कि 1B मॉडल ने MiniCPM-V 4.6 के मुकाबले सुधार किया और समग्र स्कोर तथा inference दक्षता—दोनों में Qwen3.5 0.8B से बेहतर प्रदर्शन किया।10
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OCR के लिए OpenBMB ने 16× visual-token compression के साथ OCRBench पर 90.4 स्कोर बताया है।12 बेंचमार्क के नतीजे इस्तेमाल किए गए परीक्षण और सेटिंग पर निर्भर करते हैं; अलग-अलग compression सेटिंग में मिले स्कोर सीधे तुलना योग्य नहीं हो सकते। ये डेवलपर द्वारा प्रकाशित मूल्यांकन हैं, हर काम या डिवाइस पर प्रदर्शन की स्वतंत्र पुष्टि नहीं।
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किन प्लेटफॉर्म और टूल्स का समर्थन?
प्रोजेक्ट के मुताबिक, MiniCPM-V 4.7 iOS, Android और HarmonyOS के लिए है। चिप प्लेटफॉर्म की सूची में Intel, AMD, Arm, Rockchip और Houmo शामिल हैं। यह घोषित संगतता है—इसका मतलब यह नहीं कि हर हार्डवेयर पर अनुभव या रफ्तार एक जैसी होगी।30
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डेवलपर्स के लिए inference के विकल्पों में SGLang, vLLM, llama.cpp और Ollama शामिल हैं। Fine-tuning के लिए SWIFT और LLaMA-Factory दिए गए हैं। रिलीज़ सामग्री में Self-Replay Fine-Tuning (SRFT) को कम लागत में मॉडल की क्षमताएं बढ़ाने और पहले से सीखी क्षमताएं भूलने की आशंका घटाने का तरीका बताया गया है।20
रिलीज़ की तारीख: 12 अक्टूबर 2026
कुछ खबरों में रिलीज़ की तारीख 14 अक्टूबर 2026 दी गई है। लेकिन OpenBMB के प्रोजेक्ट चेंजलॉग में ओपन-सोर्स रिलीज़ 12 अक्टूबर 2026 दर्ज है। इसलिए रिलीज़ की तारीख के लिए चेंजलॉग अधिक प्रत्यक्ष स्रोत है।8
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"MiniCPM-V 4.7 क्या है? फोन पर चलने वाले 35B MoE मॉडल की खास बातें" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
MiniCPM V 4.7 के 35B A3B मॉडल में कुल करीब 35 अरब पैरामीटर हैं, लेकिन हर टोकन पर करीब 3 अरब सक्रिय होते हैं। साथ में 1B मॉडल भी उपलब्ध है।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
MiniCPM V 4.7 के 35B A3B मॉडल में कुल करीब 35 अरब पैरामीटर हैं, लेकिन हर टोकन पर करीब 3 अरब सक्रिय होते हैं। साथ में 1B मॉडल भी उपलब्ध है। OpenBMB के चेंजलॉग के मुताबिक, मॉडल 12 अक्टूबर 2026 को ओपन सोर्स हुआ था—14 अक्टूबर नहीं। कोड और वेट्स के लिए Apache 2.0 लाइसेंस दिया गया है।