面壁智能发布MiniCPM-V 4.7端侧多模态模型，35B MoE仅3GB内存可运行

面壁智能（ModelBest / OpenBMB）近日正式发布新一代端侧多模态大模型MiniCPM-V 4.7，提供35B-A3B与1B两个版本，面向手机、平板等终端设备的高效率推理场景。

35B-A3B是MiniCPM-V系列首个MoE（混合专家）架构模型，总参数350亿、每次推理仅激活30亿参数，约3GB内存即可运行。官方实测显示，在iPad Pro上解码速度达到15+ token/s，在iPhone 17 Pro Max上以3GB内存实现13+ token/s，兼顾了视觉语言理解与端侧部署成本。

在模型能力上，4.7版本延续了端侧多模态路线，可处理图像与文本联合输入，并在性能—效率帕累托前沿上较上一代有明显提升。1B版本则进一步降低部署门槛，适合资源极度受限的轻量设备。两个版本均刷新了同级别模型的效率表现。

兼容性方面，MiniCPM-V 4.7已支持瑞芯微、NVIDIA、Intel、Apple等国内外主流芯片平台，并可运行在iOS、安卓与鸿蒙系统之上。面壁智能同步提供开源端侧适配代码及主流推理框架支持，开发者无需从零搭建即可将模型集成进应用。

作为开源大模型，MiniCPM-V 4.7以开放协议发布，延续了面壁在端侧AI领域的路线。随着手机厂商与芯片平台对本地推理的投入加大，轻量、高效、可私密的端侧多模态模型，正成为继云端大模型之后又一个竞争焦点，也让图像理解、实时翻译等能力得以在断网或低延迟环境下运行。