MiniCPM-V 4.7 — семейство мультимодальных моделей с открытыми весами для локальной работы. Оно умеет обрабатывать изображения и видео и представлено в двух вариантах: 35B-A3B и 1B. Главная новость — старшая версия стала первой моделью с архитектурой смеси экспертов (MoE) в серии MiniCPM-V. По заявлению OpenBMB, она может генерировать более 13 токенов в секунду, используя около 3 ГБ памяти на iPhone 17 Pro Max.
9
13
Важно: это показатель скорости генерации, опубликованный разработчиками для конкретного устройства. Он не означает, что приложение целиком — от загрузки модели до ответа по изображению — всегда уложится в такое же время.
Две версии и открытая лицензия
Модель 35B-A3B содержит около 35 млрд параметров, но для обработки каждого токена активирует примерно 3 млрд. В архитектуре MoE разные «эксперты» отвечают за разные части вычислений, поэтому одновременно задействуется не весь набор параметров. Для более скромных ресурсов есть версия 1B. Обе продолжают возможности линейки по работе с одним или несколькими изображениями и видео.
2
31
32
В материалах проекта код и веса указаны под лицензией Apache-2.0; документация и код доступны в репозитории MiniCPM-V на GitHub.
9
14
Как разработчики ускоряют модель
OpenBMB связывает заявленную работу старшей версии на смартфоне с Lookahead Expert Scheduling (LES), тонкой послойной квантизацией и спекулятивным семплированием DSpark. LES заранее оценивает, какие эксперты могут понадобиться на следующем слое, и загружает их, пока выполняются текущие вычисления.
1
13
Цифра «более 13 токенов в секунду» относится именно к декодированию — скорости, с которой модель выдаёт текст. Это не замер полного времени отклика и не обещание одинаковой производительности на любом телефоне. Результат заявлен для iPhone 17 Pro Max и опубликован самой командой проекта.
13
Что говорят опубликованные сравнения
В документации OpenBMB сообщается, что в режиме Instruct версия 35B-A3B набрала более высокий общий балл, потратив меньше времени на инференс, чем Qwen3.6 35B-A3B. Для версии 1B разработчики заявляют улучшение относительно MiniCPM-V 4.6 и преимущество над Qwen3.5 0.8B по общему баллу и эффективности инференса.
10
14
Для распознавания текста OpenBMB приводит результат 90,4 балла в OCRBench при сжатии визуальных токенов в 16 раз.
12 Баллы зависят от методики и настроек теста, поэтому сравнивать результаты, полученные при разных условиях, напрямую нельзя. Эти оценки опубликованы разработчиками и сами по себе не подтверждают одинаковое качество модели на всех задачах и устройствах.
12
Платформы и инструменты для разработчиков
В материалах проекта заявлена поддержка iOS, Android и HarmonyOS, а также платформ Intel, AMD, Arm, Rockchip и Houmo. Это перечень заявленной совместимости, а не подтверждение идентичной скорости работы на каждом устройстве.
30
37
Для инференса перечислены SGLang, vLLM, llama.cpp и Ollama; для дообучения — SWIFT и LLaMA-Factory. Кроме того, OpenBMB описывает Self-Replay Fine-Tuning (SRFT) — подход к расширению возможностей модели с меньшими затратами и снижением риска забывания уже освоенных навыков.
20
Дата релиза: 12 октября, а не 14-го
В некоторых публикациях релиз датируют 14 октября 2026 года. Однако журнал изменений OpenBMB указывает, что открытый релиз состоялся 12 октября 2026 года; для даты выхода это более прямой источник.
8
19