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AI 모델 탐색 124
MiniCPM-2B-sft-bf16
openbmbMiniCPM 技术报告 Technical Report | OmniLMM 多模态模型 Multi-modal Model | CPM-C 千亿模型试用 ~100B Model Trial MiniCPM 是面壁与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列端侧语言大模型，主体语言模型 MiniCPM-2B 仅有 24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。 - 经过 SFT 后，MiniCPM 在公开综合性评测集上，MiniCPM 与 Mistral-7B相近（中文、数学、代码能力更优），整体性能超越 Llama2-13B、MPT-30B、Falcon-40B 等模型。 - 经过 DPO 后，MiniCPM 在当前最接近用户体感的评测集 MTBench上，MiniCPM-2B 也超越了 Llama2-70B-Chat、Vicuna-33B、Mistral-7B-Instruct-v0.1、Zephyr-7B-alpha 等众多代表性开源大模型。 - 以 MiniCPM-2B 为基础构建端侧多模态大模型 MiniCPM-V，整体性能在同规模模型中实现最佳，超越基于 Phi-2 构建的现有多模态大模型，在部分评测集上达到与 9.6B Qwen-VL-Chat 相当甚至更好的性能。 - 经过 Int4 量化后，MiniCPM 可在手机上进行部署推理，流式输出速度略高于人类说话速度。MiniCPM-V 也首次跑通了多模态大模型在手机上的部署。 - 一张1080/2080可高效参数微调，一张3090/4090可全参数微调，一台机器可持续训练 MiniCPM，二次开发成本较低。 - 基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对**MiniCPM-2B-SFT/DPO。** - 基于MiniCPM-2B的多模态模型**MiniCPM-V**，能力超越基于Phi-2的同参数级别多模态模型**。** - MiniCPM-2B-SFT/DPO的Int4量化版**MiniCPM-2B-SFT/DPO-Int4。** - 基于MLC-LLM、LLMFarm开发的MiniCPM手机端程序，**文本及多模态模型均可在手机端进行推理。**
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자세히 보기 ↗MiniCPM-Embedding
openbmb**MiniCPM-Embedding** 是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）、东北大学信息检索小组（NEUIR）共同开发的中英双语言文本嵌入模型，有如下特点： - 出色的中文、英文检索能力。 - 出色的中英跨语言检索能力。 MiniCPM-Embedding 基于 MiniCPM-2B-sft-bf16 训练，结构上采取双向注意力和 Weighted Mean Pooling [1]。采取多阶段训练方式，共使用包括开源数据、机造数据、闭源数据在内的约 600 万条训练数据。 **MiniCPM-Embedding** is a bilingual & cross-lingual text embedding model developed by ModelBest Inc. , THUNLP and NEUIR , featuring:
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자세히 보기 ↗MiniCPM-Llama3-V-2_5
openbmb**MiniCPM-Llama3-V 2.5** is the latest model in the MiniCPM-V series. The model is built on SigLip-400M and Llama3-8B-Instruct with a total of 8B parameters. It exhibits a significant performance improvement over MiniCPM-V 2.0. Notable features of MiniCPM-Llama3-V 2.5 include: Results on TextVQA, DocVQA, OCRBench, OpenCompass MultiModal Avg , MME, MMBench, MMMU, MathVista, LLaVA Bench, RealWorld QA, Object HalBench. We deploy MiniCPM-Llama3-V 2.5 on end devices. The demo video is the raw screen recording on a Xiaomi 14 Pro without edition.
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openbmbA GPT-4o Level MLLM for Vision, Speech and Multimodal Live Streaming on Your Phone * [2025.06.20] ⭐️⭐️⭐️ Our official ollama repository is released. Try our latest models with one click！ * [2025.03.01] 🚀🚀🚀 RLAIF-V, which is the alignment technique of MiniCPM-o, is accepted by CVPR 2025！The code, dataset, paper are open-sourced!
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openbmbCurrently, this readme only supports minicpm-omni's vision capabilities, and we will update the full-mode support as soon as possible.
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자세히 보기 ↗MiniCPM-o-4_5
openbmbA Gemini 2.5 Flash Level MLLM for Vision, Speech, and Full-Duplex Mulitmodal Live Streaming on Your Phone > [!NOTE] > [2026.02.06] 🥳 🥳 🥳 We open-sourced a realtime web demo deployable on your own devices like Mac or GPU. Try it now! **MiniCPM-o 4.5** is the latest and most capable model in the MiniCPM-o series. The model is built in an end-to-end fashion based on SigLip2, Whisper-medium, CosyVoice2, and Qwen3-8B with a total of 9B parameters. It exhibits a significant performance improvement, and introduces new features for full-duplex multimodal live streaming. Notable features of MiniCPM-o 4.5 include:
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openbmb> [!NOTE] > ### 🏆 2026 Sparse Operator Acceleration & Race (SOAR) is Now Live! > > **"The MiniCPM-SALA architecture is just the beginning. Realizing its full potential requires deep system-level synergy and cross-layer compilation optimization."** > > In collaboration with **SGLang** and **NVIDIA**, OpenBMB invites global geeks to push the boundaries of 9B-scale, 1M-token inference on **NVIDIA 6000D**. > > 💰 **Prize Pool: >$100,000 USD** (🥇 Top Prize: **$89,000**) | 🚀 **Challenge:** Single & Multi-batch Optimization > > 👉 **Click Here to Join the Race @ soar.openbmb.cn** MiniCPM-SALA (Sparse Attention and Linear Attention) is the first large-scale hybrid model effectively integrating sparse and linear attention for million-token context modeling ✅ Innovative Hybrid Architecture: Synergizes 25% Sparse Attention (InfLLM-v2) for high-fidelity long context modeling with 75% Linear Attention (Lightning Attention) for global efficiency.
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