MiniCPM-V 4.6
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- 2026-05-13 product_launch OpenBMB and Tsinghua University open-sourced the MiniCPM-V 4.6 multimodal model. 来源
1 天有情绪数据
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Reddit 用户寻求60亿参数以下最佳视觉模型
Reddit r/LocalLLaMA 子版块上的一场讨论正在寻求60亿参数以下最佳视觉模型的推荐。用户正在寻找能够执行通用任务和进行视觉理解的小型高效模型。被提及为潜在候选模型的具体模型包括 Qwen 3.5 4B 和 MiniCPM-V-4.6。
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Face AI 推出 MiniCPM-Robot 系列以实现具身智能
Face AI 与 OpenBMB 合作推出了其首个具身智能成果——MiniCPM-Robot 系列。该系列包含两个模型：MiniCPM-RobotManip，一个通用视觉语言模型（VLA）；以及 MiniCPM-RobotTrack，专为移动机器人导航设计。这两个模型均已开源，旨在提升具身智能在现实世界应用中的能力。
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OpenBMB发布用于设备端机器人的MiniCPM-Robot模型
OpenBMB发布了两个新模型MiniCPM-RobotTrack和MiniCPM-RobotManip，专为机器人设备端AI设计。MiniCPM-RobotTrack专注于语言条件下的目标跟踪，利用融合的视觉特征预测未来航点，并实现高效的设备端推理。MiniCPM-RobotManip是一个更大、更通用的视觉-语言-动作模型，用于具身操作，性能优于其他模型，并具有流式上下文功能，可用于长视域决策并减少计算量。
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MiniCPM-V 4.6 多模态助手可在 2011 年 GPU 上运行
研究人员已成功将 MiniCPM-V 4.6 多模态助手部署到一台拥有 6GB 内存的 2011 年 NVIDIA Tesla C2075 GPU 上。这包括创建一个针对旧版 Fermi 架构优化的全 GPU 推理引擎，其中包含循环层的分块增量规则重写以及将视觉组件移植到 CUDA。该研究还强调了在朴素注意力内核中处理长上下文时存在的性能瓶颈，通过使用供应商 GEMM 调用来解决这些瓶颈，从而保持平坦的性能剖面并实现高效处理。
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新模型和框架推动具身AI能力发展
研究人员正在开发先进的模型和框架，以实现更具能力的具身人工智能。一种方法是Athena-Brain-8B，一个为设备端机器人大脑设计的8B LLM，展现出强大的通用智能和具身交互能力，并能给出简洁的响应。另一篇论文探讨了Edmund Berkeley和David L. Heiserman的历史工作，将其视为一个未被充分探索的具身智能架构，将逻辑与硬件和时间扩展行为联系起来。此外，一个1.5B的开源VLA模型MiniCPM-Robot，…
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开发者为 Orange Pi 上的 MiniCPM-V 打造自定义 C++ 引擎
一位开发者为 MiniCPM-V 4.6 模型创建了一个自定义 C++ 推理引擎，专门针对搭载 Ascend 310B NPU 的 Orange Pi AIPro。这种底层方法绕过了标准的重型框架，以优化在边缘设备的性能。通过为矩阵乘法和其他关键操作实现优化内核，该自定义引擎实现了显著的加速，将每秒令牌生成速率从 2.88 几乎翻倍到 5.90。
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清华大学孵化公司开源MiniCPM-V 4.6多模态模型
名为MiniCPM-V 4.6的13亿参数多模态模型已由OpenBMB和清华大学开源。该模型可在单块RTX 4090显卡上运行。尽管体量较小，但在重要基准测试中，其性能可与更大模型相媲美。