MiniCPM-V 4.7
OpenBMB 推出的多模态视觉语言模型，采用 SigLIP 视觉编码器与 Qwen3.5 语言模型骨干，支持多种视觉降采样模式
时间轴 (近 90 天)
OpenBMB 公开的工程实践使 35B-A3B 的 MoE 模型 MiniCPM-V 4.7 在 iPhone 上以 20.5 tok/s 的速度运行，且不跳过任何专家。
LES 方案使专家权重体积缩小 26.7%，同时五项基准测试平均仅下降 0.16 分。
OpenBMB的MiniCPM-V 4.7能在iPhone上用约3GB运行35B视觉MoE。
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 延续 SigLIP 视觉编码器加 Qwen3.5 语言模型骨干的组合，支持 4x 和 16x 两种视觉降采样模式，新增 canvas M-RoPE 将图像铺在 2-D 画布上为视觉 token 分配 (temporal, height, width) 位置。
作者使用MiniCPM-V 4.7完成pricehunt的全部开发和测试，该扩展支持任何通过Ollama运行的视觉模型，或任何兼容OpenAI接口的服务器。
MiniCPM-V 4.7 对瑞芯微（Rockchip）、后摩智能（Houmo）、Intel、AMD 和 Arm 平台提供 day-0 支持。
面壁智能（OpenBMB）发布了 MiniCPM-V 系列最新成员 MiniCPM-V 4.7，包含该系列首个 MoE 架构变体 35B-A3B。
MiniCPM-V 4.7 量化格式覆盖 GGUF、BNB、AWQ 和 GPTQ，并新增 FP8 量化支持，GGUF 版本已上传至 Hugging Face。
MiniCPM-V 4.7 兼容 SGLang、vLLM、llama.cpp 和 Ollama 推理框架，支持 SWIFT 和 LLaMA-Factory 微调框架。
MiniCPM-V 4.7 在视觉侧采用了来自 LLaVA-UHD v4 的 ViT 内部早期压缩技术。
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全部知识事实 (13)
LES 方案使专家权重体积缩小 26.7%，同时五项基准测试平均仅下降 0.16 分。
50%待验证OpenBMB 公开的工程实践使 35B-A3B 的 MoE 模型 MiniCPM-V 4.7 在 iPhone 上以 20.5 tok/s 的速度运行，且不跳过任何专家。
50%待验证OpenBMB的MiniCPM-V 4.7能在iPhone上用约3GB运行35B视觉MoE。
50%待验证OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 延续 SigLIP 视觉编码器加 Qwen3.5 语言模型骨干的组合，支持 4x 和 16x 两种视觉降采样模式，新增 canvas M-RoPE 将图像铺在 2-D 画布上为视觉 token 分配 (temporal, height, width) 位置。
50%待验证作者使用MiniCPM-V 4.7完成pricehunt的全部开发和测试，该扩展支持任何通过Ollama运行的视觉模型，或任何兼容OpenAI接口的服务器。
50%待验证MiniCPM-V 4.7 对瑞芯微（Rockchip）、后摩智能（Houmo）、Intel、AMD 和 Arm 平台提供 day-0 支持。
50%待验证MiniCPM-V 4.7 量化格式覆盖 GGUF、BNB、AWQ 和 GPTQ，并新增 FP8 量化支持，GGUF 版本已上传至 Hugging Face。
50%待验证MiniCPM-V 4.7 兼容 SGLang、vLLM、llama.cpp 和 Ollama 推理框架，支持 SWIFT 和 LLaMA-Factory 微调框架。
50%待验证MiniCPM-V 4.7 在视觉侧采用了来自 LLaVA-UHD v4 的 ViT 内部早期压缩技术。
50%待验证MiniCPM-V 4.7 支持 4x 和 16x 混合视觉 token 压缩，开发者可根据任务需要灵活切换压缩比。
50%待验证MiniCPM-V 4.7 延续了 MiniCPM-V 家族的单图、多图和视频理解能力，基础能力相比前代有所增强。
50%待验证MiniCPM-V 4.7 支持 iOS、Android 和 HarmonyOS 三大移动平台，并提供开源端侧部署方案。
50%待验证面壁智能（OpenBMB）发布了 MiniCPM-V 系列最新成员 MiniCPM-V 4.7，包含该系列首个 MoE 架构变体 35B-A3B。
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