モデル情報

MiniCPM-V-2

openbmb · MiniCPM-V-2

**MiniCPM-V 2.8B** is a strong multimodal large language model for efficient end-side deployment. The model is built based on SigLip-400M and MiniCPM-2.4B, connected by a perceiver resampler. Our latest version, **MiniCPM-V 2.0** has several notable features. MiniCPM-V 2.0 achieves **state-of-the-art performance** on multiple benchmarks (including OCRBench, TextVQA, MME, MMB, MathVista, etc) among models under 7B parameters. It even **outperforms strong Qwen-VL-Chat 9.6B, CogVLM-Chat 17.4B, and Yi-VL 34B on OpenCompass, a comprehensive evaluation over 11 popular benchmarks**. Notably, MiniCPM-V 2.0 shows **strong OCR capability**, achieving **comparable performance to Gemini Pro in scene-text understanding**, and **state-of-the-art performance on OCRBench** among open-source models. LMMs are known for suffering from hallucination, often generating text not factually grounded in images. MiniCPM-V 2.0 is **the first end-side LMM aligned via multimodal RLHF for trustworthy behavior** (using the recent RLHF-V [CVPR'24] series technique). This allows the model to **match GPT-4V in preventing hallucinations** on Object HalBench.

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情報更新日時2026/11/2 19:15:43
OVERVIEW

モデル紹介

**MiniCPM-V 2.8B** is a strong multimodal large language model for efficient end-side deployment. The model is built based on SigLip-400M and MiniCPM-2.4B, connected by a perceiver resampler. Our latest version, **MiniCPM-V 2.0** has several notable features. MiniCPM-V 2.0 achieves **state-of-the-art performance** on multiple benchmarks (including OCRBench, TextVQA, MME, MMB, MathVista, etc) among models under 7B parameters. It even **outperforms strong Qwen-VL-Chat 9.6B, CogVLM-Chat 17.4B, and Yi-VL 34B on OpenCompass, a comprehensive evaluation over 11 popular benchmarks**. Notably, MiniCPM-V 2.0 shows **strong OCR capability**, achieving **comparable performance to Gemini Pro in scene-text understanding**, and **state-of-the-art performance on OCRBench** among open-source models. LMMs are known for suffering from hallucination, often generating text not factually grounded in images. MiniCPM-V 2.0 is **the first end-side LMM aligned via multimodal RLHF for trustworthy behavior** (using the recent RLHF-V [CVPR'24] series technique). This allows the model to **match GPT-4V in preventing hallucinations** on Object HalBench.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:来源未披露,须进一步核验。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。