主要观点总结
本文主要介绍了一款国产开源AI项目——面壁「小钢炮」 MiniCPM-V 2.6，它在Github上受到广泛关注，并在多个方面超越GPT-4V的功能。包括单图、多图、视频理解的全面超越，以及多项功能的首次上「端」，如实时视频理解、多图联合理解等。MiniCPM-V 2.6以其高效的多模态能力，成为端侧模型的新标杆。
关键观点总结
关键观点1: 面壁「小钢炮」 MiniCPM-V 2.6项目简介
这个项目是面壁智能最新打造的大模型，再次刷新端侧多模态天花板，具有8B参数，能全面超越GPT-4V的单图、多图、视频理解能力。
关键观点2: 实时视频理解能力
MiniCPM-V 2.6首次将实时视频理解能力引入端侧模型，能够实时理解真实世界的视觉信息，是迈向具身智能的必要条件之一。
关键观点3: 多图联合理解能力
MiniCPM-V 2.6首次将多图联合理解能力集成在端侧模型中，能够实现多图的流畅理解和多轮对话，满足日常工作的刚需。
关键观点4: 高效的多模态能力
得益于统一高清视觉架构，MiniCPM-V 2.6能够在单图、多图、视频理解等方面实现高效的多模态能力迁移和共享。
关键观点5: 超强的性能和效率
MiniCPM-V 2.6具有超高的推理速度和内存占用优势，相比上代模型快33%，高达18 tokens/s的推理速度。
文章预览
导读 这两天， Github上一个 国产开源AI 项目杀疯了！一开源就登上了 Github Trending 榜前列，一天就获得将近600 star。 这个项目就是国内大模型四小龙之一面壁智能最新大打造的 面壁「小钢炮」 MiniCPM-V 2.6 。 它再次刷新端侧多模态天花板，仅8B参数， 单图、多图、视频理解全面超越 GPT-4V ！ 更有 多项功能首次上「端」 ：小钢炮一口气将 实时视频理解、多图联合理解、多图ICL等能力首次搬上端侧多模态模型。 它端侧友好，量化后端侧 6G 内存即可使用；端侧推理速度高达 18 tokens/s，相比上代模型快 33%。并且发布即支持 llama.cpp、ollama、vllm 推理；且支持多种语言。 ➤MiniCPM-V 2.6开源地址： GitHub🔗 https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V HuggingFace: 🔗 https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6 ➤llama.cpp、ollama、vllm 部署教程地址： 🔗https://modelbest.feishu.cn/docx/Duptdntfro2Clfx2Dzuc
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