AnswersPublished24 sources
MiniCPM-V 4.7, büyük bir yapay zekâ modelini cihaza taşımayı hedefliyor
MiniCPM V 4.7; 35B A3B ve 1B seçenekleri sunuyor. Serinin ilk MoE modeli olan 35B A3B, her token için yaklaşık 3 milyar parametreyi etkinleştiriyor.
YayımlayanGPT-6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer
Key takeaways
- MiniCPM V 4.7; 35B A3B ve 1B seçenekleri sunuyor. Serinin ilk MoE modeli olan 35B A3B, her token için yaklaşık 3 milyar parametreyi etkinleştiriyor.
- OpenBMB’nin değişiklik kaydı açık kaynak sürüm tarihini 14 Ekim değil, 12 Ekim 2026 olarak veriyor; kod ve ağırlıklar Apache 2.0 lisansıyla yayımlanmış.
AI Prompt
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
Büyük yapay zekâ modellerini telefonda çalıştırmak çoğu zaman bellek ve hız sınırlarına takılıyor. OpenBMB’nin MiniCPM-V 4.7 için paylaştığı sonuç bu sınıra meydan okuyor: şirket, 35B-A3B modelinin iPhone 17 Pro Max’te yaklaşık 3 GB bellek kullanarak saniyede 13’ten fazla token üretebildiğini bildiriyor. Bu, bağımsız ve farklı cihazlarda yapılmış bir ölçüm değil; geliştiricinin kendi performans iddiası.9
13
MiniCPM-V 4.7, görsel ve video anlama yeteneklerine odaklanan açık kaynaklı bir çok modlu model ailesi. İki sürümü bulunuyor: serinin ilk MoE modeli olan 35B-A3B ve daha küçük 1B seçeneği.2
31
32
İki model, farklı ölçekler
35B-A3B’nin toplam parametre sayısı yaklaşık 35 milyar; ancak her token işlenirken yaklaşık 3 milyar parametre etkin oluyor. MoE (uzman karışımı) mimarisinde modelin tüm parçaları her adımda çalışmak zorunda değil. 1B sürümü ise daha küçük bir alternatif sunuyor. Her iki model de tek ve birden fazla görseli, ayrıca videoyu anlama yeteneklerini sürdürüyor.2
31
32
Projenin kodu ve model ağırlıkları Apache-2.0 lisansı altında yayımlanıyor; kod ve dokümantasyona MiniCPM-V GitHub deposundan erişilebiliyor.9
14
Telefonda hız iddiasının arkasındaki yöntem
OpenBMB, 35B-A3B’nin telefondaki performansını Lookahead Expert Scheduling (LES) yöntemine bağlıyor. LES, sonraki katmanın hangi “uzman” bileşenlere ihtiyaç duyabileceğini önceden tahmin ederek bunların ağırlıklarını daha erken yüklemeyi hedefliyor. Geliştirici ayrıca katman bazında hassas kuantizasyon ve DSpark spekülatif örneklemeyi de kullanılan yöntemler arasında sayıyor.1
13
Buradaki saniyede 13’ten fazla token, modelin yanıt üretme aşamasındaki çözümleme hızını anlatıyor. Uygulamayı açma, modeli yükleme, görseli işleme ve yanıtın tamamlanmasını bekleme süresinin tamamını ölçmüyor. Paylaşılan sonuç iPhone 17 Pro Max’e özgü; aynı hızın veya bellek kullanımının diğer cihazlarda da elde edileceği anlamına gelmiyor.13
Kıyaslama sonuçları ne söylüyor?
OpenBMB’nin dokümantasyonuna göre 35B-A3B, Instruct modunda Qwen3.6 35B-A3B’den daha kısa çıkarım süresinde daha yüksek toplam puan alıyor. Aynı kaynak, 1B sürümünün MiniCPM-V 4.6’ya kıyasla geliştiğini ve toplam puan ile çıkarım verimliliğinde Qwen3.5 0.8B’yi geçtiğini bildiriyor.10
14
OCRBench testinde geliştirici, 16 kat görsel token sıkıştırmasıyla 90,4 puan elde edildiğini açıklıyor.12 Sıkıştırma ayarları ve test koşulları sonuçları etkileyebileceği için farklı ayarlardaki puanlar doğrudan karşılaştırılmamalı. Bu değerlendirmeler de her görevde veya cihazda bağımsız olarak doğrulanmış sonuçlar değil, geliştiricinin yayımladığı ölçümler.
12
Geliştiriciler ve desteklenen platformlar
Proje; iOS, Android ve HarmonyOS desteğinin yanı sıra Intel, AMD, Arm, Rockchip ve Houmo yonga platformlarını listeliyor. Bu uyumluluk bilgileri projenin beyan ettiği kapsamı gösteriyor; tüm donanımlarda aynı performansın alınacağını kanıtlamıyor.30
37
Geliştiriciler için çıkarım seçenekleri arasında SGLang, vLLM, llama.cpp ve Ollama; ince ayar araçları arasında SWIFT ve LLaMA-Factory yer alıyor. OpenBMB, Self-Replay Fine-Tuning (SRFT) yöntemini de mevcut yetenekleri unutturma riskini azaltırken modele düşük maliyetle yeni yetenekler eklemeye yönelik bir tarif olarak tanıtıyor.20
Açık kaynak sürümü 12 Ekim’de yayımlandı
Bazı haberlerde 14 Ekim 2026 tarihi yer alsa da OpenBMB’nin proje değişiklik kaydı MiniCPM-V 4.7’nin açık kaynak sürümünü 12 Ekim 2026 olarak kaydediyor. Yayın tarihi için doğrudan proje kaydı daha sağlam dayanak sunuyor.8
19
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "MiniCPM-V 4.7, büyük bir yapay zekâ modelini cihaza taşımayı hedefliyor"?
MiniCPM V 4.7; 35B A3B ve 1B seçenekleri sunuyor. Serinin ilk MoE modeli olan 35B A3B, her token için yaklaşık 3 milyar parametreyi etkinleştiriyor.
What are the key points to validate first?
MiniCPM V 4.7; 35B A3B ve 1B seçenekleri sunuyor. Serinin ilk MoE modeli olan 35B A3B, her token için yaklaşık 3 milyar parametreyi etkinleştiriyor. OpenBMB’nin değişiklik kaydı açık kaynak sürüm tarihini 14 Ekim değil, 12 Ekim 2026 olarak veriyor; kod ve ağırlıklar Apache 2.0 lisansıyla yayımlanmış.