MiniCPM-V 4.7 — відкрита мультимодальна модель для локального запуску, що може працювати із зображеннями, документами й відео. У сімействі є дві версії: старша 35B-A3B та компактніша 1B. Старша стала першою моделлю MiniCPM-V з архітектурою суміші експертів (MoE). Її головна заявлена перевага — поєднання великої загальної кількості параметрів із меншою кількістю тих, що задіюються під час обробки кожного токена.
2
31
32
Дві версії та відкрита ліцензія
У назві 35B-A3B цифри вказують приблизно на 35 млрд параметрів загалом і близько 3 млрд активних параметрів на токен. Версія 1B — легша альтернатива. Обидві моделі продовжують розвивати можливості серії в аналізі одного чи кількох зображень і відео.
2
31
32
У матеріалах проєкту код і ваги моделі вказані під ліцензією Apache-2.0. Код і документацію OpenBMB публікує у репозиторії MiniCPM-V на GitHub.
9
14
Що означає заявлена швидкість на iPhone
OpenBMB повідомляє, що MiniCPM-V 4.7 35B-A3B генерує понад 13 токенів за секунду, використовуючи близько 3 ГБ пам’яті на iPhone 17 Pro Max. За словами розробників, цього вдалося досягти завдяки Lookahead Expert Scheduling (LES) — методу, який заздалегідь прогнозує, які експертні блоки знадобляться наступному шару моделі, і завантажує їх наперед. У системі також використовують пошарове квантування та спекулятивне семплювання DSpark.
1
13
Важливе уточнення: це показник швидкості декодування, тобто швидкості, з якою модель видає текст. Він не вимірює весь час від відкриття застосунку чи надсилання зображення до отримання готової відповіді. Результат стосується конкретно iPhone 17 Pro Max; він не гарантує такої самої швидкості або використання пам’яті на інших пристроях.
13
Що показують оприлюднені порівняння
За документацією OpenBMB, у режимі Instruct модель 35B-A3B набрала вищий загальний бал за менший час інференсу, ніж Qwen3.6 35B-A3B. Для версії 1B розробники заявляють про покращення порівняно з MiniCPM-V 4.6 та вищі загальний бал і ефективність інференсу, ніж у Qwen3.5 0.8B.
10
14
Для розпізнавання тексту OpenBMB наводить результат 90,4 бала в OCRBench за 16-кратного стискання візуальних токенів.
12 Оцінки залежать від налаштувань тесту, тож результати за різного рівня стискання не варто порівнювати напряму. Це оцінювання, оприлюднене розробником, а не незалежне підтвердження якості на всіх завданнях і пристроях.
12
Платформи й інструменти для розробників
Проєкт заявляє про підтримку iOS, Android і HarmonyOS, а також платформ на базі чипів Intel, AMD, Arm, Rockchip і Houmo. Цей перелік описує заявлену сумісність, але не означає однакової продуктивності на всьому обладнанні.
30
37
Для інференсу в матеріалах релізу вказані SGLang, vLLM, llama.cpp і Ollama; для донавчання — SWIFT і LLaMA-Factory. Також OpenBMB оприлюднила Self-Replay Fine-Tuning (SRFT) — підхід до донавчання, покликаний допомогти недорого додавати моделі нові можливості та зменшувати втрату вже набутих навичок.
20
Дата релізу — 12 жовтня
Частина публікацій про MiniCPM-V 4.7 датована 14 жовтня 2026 року, однак у журналі змін OpenBMB відкритий реліз зазначено 12 жовтня 2026-го. Для визначення дати релізу журнал змін є прямішим джерелом.
8
19