OpenBMB представила мультимодальную модель MiniCPM-V 4.6 1.3B Instruct
Распознавание изображений и видео на устройстве с весом всего 1.3 миллиарда параметров.
OpenBMB, сотрудничество Университета Цинхуа и ModelBest с открытыми весами, выпустило MiniCPM-V 4.6 1.3B Instruct, крошечную модель без рассуждений, которая получила 13 баллов в индексе искусственного анализа интеллекта.
Эта модель на 3 пункта опережает Qwen3.5 0,8B (Нерассуждение, 10) и на 2 пункта отстает от Qwen3.5 2B (Нерассуждение, 15) в Индексе интеллекта, устанавливая новую оптимальную по Парето точку на нашей диаграмме «Интеллект против общих параметров». Крошечные модели полезны для эффективного вывода и сценариев использования на устройстве.
MiniCPM-V 4.6 1.3B Instruct — это модель визуального языка, которая поддерживает ввод текста, изображений и видео с выводом текста. OpenBMB — это китайская лаборатория, основанная совместно в 2022 году Лабораторией НЛП Университета Цинхуа и ModelBest Inc.
Вес модели был опубликован на Hugging Face под лицензией Apache 2.0.
Ключевые результаты:
➤ При параметрах 1,3B MiniCPM-V 4.6 1.3B Instruct получает 13 баллов по индексу искусственного анализа интеллекта, что является самым высоким показателем для любой модели открытых весов с параметрами 2B. Следующей по интеллектуальности моделью открытых весов сопоставимого масштаба является Qwen3.5 0,8B (Рассуждение, 11), которая использовала в 43 раза больше токенов для расчета индекса интеллекта; Qwen3.5 2B, который набирает 16 (Рассуждение) и 15 (Нерассуждение), требует в 1,7 раза больше параметров (2,27B). MiniCPM-V 4.6 1.3B Instruct также лидирует по открытым весам ниже 2B на MMMU-Pro, набрав 38%.
➤ MiniCPM-V 4.6 1.3B Instruct расширяет границу Парето открытых весов для интеллекта и общих параметров. Поскольку модель плотная, общее количество и число активных параметров составляют 1,3 млрд, что расширяет оба фронта. Следующая по уровню интеллекта модель суб-2B (Qwen3.5 0.8B (Рассуждение), 11) отстает на 2 балла, несмотря на то, что также использует режим рассуждения.
➤ MiniCPM-V 4.6 1.3B Instruct отличается высокой эффективностью использования токенов: для запуска индекса интеллекта использовалось всего 5,4 млн токенов, что примерно в 19 раз меньше, чем у Qwen3.5 0,8B (нерассуждение, 101 млн) и примерно в 43 раза меньше, чем у Qwen3.5 0,8B (рассуждение, 233 млн). Это наименьшее количество выходных токенов, измеренное для любой модели с открытыми весами при общих параметрах 4B, получивших в индексе 10 или выше (следующий по величине — Ministral 3 3B с 15,5M).
➤ MiniCPM-V 4.6 1.3B Instruct поддерживает собственный мультимодальный ввод, включая текст, изображения и видео, и набирает 38% баллов по MMMU-Pro. Это самый высокий показатель визуального мышления, измеренный для любой модели открытых весов с параметрами 2B, опережая LFM2.5-VL-1.6B (27%) и Qwen3.5 0,8B (отсутствие рассуждений, 26%). Видеовход в этом масштабе параметров встречается редко.
➤ Уровень отзыва знаний низкий, как и в других моделях суб-2B. AA-Всеведение составляет -85, в типичном диапазоне для моделей без рассуждений суб-2B (Qwen3.5 0,8B (Нерассуждение) при -89, Exaone 4.0 1,2B (Нерассуждение) при -83) и на 2 балла позади Qwen3.5 2B (Нерассуждение) при -83 (в 1,7 раза больше количества параметров).
Дополнительные сведения о модели:
➤ Размер: всего 1,3 млрд параметров (плотный)
➤ Контекстное окно: 262 КБ.
➤ Точность: BF16.
➤ Лицензия: Apache 2.0.
➤ Поставщики: при выпуске подтвержденных поставщиков нет.
MiniCPM-V 4.6 1.3B Instruct расширяет границу открытых весов Парето как для интеллекта по сравнению с общими параметрами, так и для интеллекта и активных параметров по шкале ниже 2B.
MiniCPM-V 4.6 1.3B Instruct отличается высокой эффективностью использования токенов и использует всего 5,4 млн выходных токенов для запуска индекса интеллекта искусственного анализа — наименьшее количество выходных токенов, измеренное для любой модели открытых весов ниже 4B, набравшей 10 или выше по индексу интеллекта.
MiniCPM-V 4.6 1.3B Instruct показывает недостатки в запоминании знаний и предотвращении галлюцинаций. Он получает -85 по АА-Всеведение, в том же диапазоне, что и другие модели нерассуждения ниже 2B (Qwen3.5 0,8B (Нерассуждение) при -89, Exaone 4.0 1,2B (Нерассуждение) при -83).
Полные результаты по Индексу интеллекта и MMMU-Pro
