Smarter scheduling, not a smaller model, is what makes a 35B-parameter MoE fit and run fast on consumer phones — no retraining required, since routing stays untouched. Developers building on-device multimodal apps can grab the code and weights from GitHub and Hugging Face to run large models where cloud calls are impractical. It also shows open-source Chinese labs pulling ahead on mobile inference efficiency, a space Apple and Qualcomm stack owners care about.
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OpenBMB 把 35B 多模态模型塞进 iPhone,每秒 20+ token,比基线快 6 倍,代码开源可以直接上手玩。
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 手机上就能跑多模态模型,100 tok/s 加 3 GB 内存,llama.cpp 一装就能试。
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 进了 vLLM v0.32.0,自己搭服务的可以直接用 vLLM 跑它了,吞吐延迟都更好。
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 冲上 Hugging Face 热榜第二,35B-A3B MoE 手机端 3GB 内存就能跑,想玩端侧多模态的可以试试。
面壁智能的 MiniCPM-V 4.7 1B 能直接在 iPhone 上离线读小票答问题,1B 模型本地跑多模态,这个演示挺直观。
有人拿 MiniCPM-V 4.7 的 INT4 版本同时跑 16 个 coding agent,还配了 DSpark drafter,结果在这条帖子里能看到。
面壁开源了MiniCPM-V 4.7,3G内存就能在iPhone上断网跑多模态,做端侧应用的可以直接上手试试。
The core shift is system-level: LES moves the bottleneck from memory capacity to flash bandwidth and expert-prediction hit rate, letting a 35B-class model live on consumer phones without a cloud round-trip. Developers building on-device apps can fine-tune with SRFT's 4:1 task-to-replay data mix while keeping general abilities largely intact. Weights and code are on Hugging Face and GitHub, so teams can experiment today.
OpenBMB 把 35B 的多模态模型塞进了 3GB 内存,手机能离线读文档、认路牌,还给了 1B 小版本和微调方法,端侧玩法直接变多了。
OpenBMB 放出了 MiniCPM-V 4.7,3B 激活参数就能在 iPhone 上跑到 13 tokens/s,性能还能压过参数多 10 倍的模型,本地跑多模态的朋友可以试试。
面壁把 35B 的 MoE 模型塞进 3GB 内存的手机里还能跑 13+ token/s,比 Qwen3.6 同规格得分还高,做端侧应用可以看看。
The 35B-A3B MoE-style variant with only ~3B active parameters targets on-device multimodal inference, making it a candidate for deployment where cloud APIs are costly or unavailable. Developers in Southeast Asia building offline or low-bandwidth vision-language applications can download weights directly from Hugging Face under open-source terms and benchmark it against Qwen-VL alternatives.
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 现在能在 Mac 上离线跑多模态了,1B 版每秒 315 token,图像视频都能看,数据不出本地。
The key change is deployment economics: a 35B MoE now fits consumer devices at usable speeds, because LES hides IO wait through scheduling instead of trading off precision. Developers building privacy-sensitive on-device apps should test it, since no cloud call is required. Against typical acceleration methods that cut quantisation levels and lose points, this keeps baseline accuracy intact.
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 被第三方去掉了审查,拒绝率从 96.3% 降到 0,Hugging Face 上能直接下载本地跑。
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 在 3D 生成上赢了 Qwen 3.6 35B-3A,还省 10% token,本地跑视觉模型可以关注一下。
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 能在 iPhone 上跑 35B 多模态模型,3GB 内存 13 tokens/s,OCR 还压过 Qwen3.6,端侧玩家可以试试。
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