MiniCPM-V 4.5 - 面壁智能开源的8B参数多模态模型

MiniCPM-V 4.5是什么

MiniCPM-V 4.5 是面壁智能开源的 8B 参数多模态模型，基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建，具备高效处理图像和视频的能力。在视觉 토큰 消耗上表现出色，处理 180 万像素图像仅需 640 个视觉 Token，大大减少了计算资源消耗。模型在高刷视频理解方面表现突出，可接收 6 倍视频帧数量，达到 96 倍视觉压缩率，是同类模型的 12-24 倍。MiniCPM-V 4.5 支持多语言交互，可处理 30 多种语言，适用于多语言客服和翻译场景。文档处理能力也非常出色，能处理复杂图表和票据，支持手写体 OCR 和多语言文档解析。模型支持长思考和短思考的可控混合推理，可根据实际需求灵活调整推理速度和深度。

MiniCPM-V 4.5的功能特色

• 高效视觉处理：处理 180 万像素图像仅需 640 个视觉 Token，视觉 Token 消耗较多数模型减少 75%，在同等视觉 Token 开销下，可接收 6 倍视频帧数量，达到 96 倍视觉压缩率，是同类模型的 12 - 24 倍。
• 다국어 상호 작용：支持超过 30 种语言的多语种能力，可应用于多语言客服、多语言翻译等场景。
• 文档处理能力强：基于 LLaVA - UHD 架构，可处理任意长宽比、最高 180 万像素的高分辨率图像，可对手写体 OCR、对复杂表格 / 文档解析表现都非常好。
• 可控推理：支持长思考、短思考可控混合推理，可根据实际需求灵活调整推理速度和深度。
• 배포 유연성：提供 int4、GGUF、AWQ 等多种量化模型格式，可根据设备内存选择，支持 llama.cpp、ollama、vLLM 和 SGLang 等多种部署方式。

MiniCPM-V 4.5的核心优势

• 高刷视频理解能力突出：是行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型，在同等视觉 Token 开销下，可接收 6 倍视频帧数量，达到 96 倍视觉压缩率，是同类模型的 12 - 24 倍，在 MotionBench、FavorBench 两项体现高刷视频理解能力的榜单中，达到同尺寸 SOTA，且超过 Qwen2.5-VL 72B。
• 图片理解性能卓越：在 OpenCompass 等基准测试中表现出色，超越了 GPT - 4o - latest 等模型，能高效处理高分辨率图像，支持任意长宽比、最高 180 万像素的图像，可对手写体 OCR、复杂表格 / 文档解析表现出色，且支持 30 + 种语言。
• 多语言支持广泛：支持超过 30 种语言的多语种能力，可应用于多语言客服、多语言翻译等场景，满足不同语言环境下的交互需求。
• 可控推理灵活：支持长思考、短思考可控混合推理，可根据实际需求灵活调整推理速度和深度，兼顾效率和准确性。
• 部署方式多样：提供 int4、GGUF、AWQ 等多种量化模型格式，可根据设备内存选择，支持 llama.cpp、ollama、vLLM 和 SGLang 等多种部署方式，方便在不同设备和场景下使用。

MiniCPM-V 4.5的官网是什么

• GitHub 리포지토리：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
• 허깅페이스 모델 라이브러리：https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4_5
• 온라인 경험 데모：http://101.126.42.235:30910/

MiniCPM-V 4.5的适用人群

• 개발자：模型开源且提供多种部署方式，开发者可基于其进行二次开发，快速构建多模态应用，如智能客服、文档处理工具等。
• 연구 작업자：作为开源模型，可供研究人员进行研究、分析和改进，推动多模态技术发展，探索新的应用场景和算法优化。
• 비즈니스 사용자：企业可利用高效的图像和视频处理能力，应用于监控视频分析、产品展示、客户服务等业务场景，提升工作效率和用户体验。
• 移动设备用户：模型支持在 iPhone16Pro Max 等移动设备上快速部署，适合对移动应用有需求的用户，如需要在移动设备上进行实时图像识别、文档处理等。
• 다국어 사용자：支持超过 30 种语言，适用于多语言环境下的用户，如跨国企业、国际组织等，可满足不同语言用户的交互需求。