OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 1B 已经能在普通 iPhone 上离线识别小票、传单和截图,做端侧 AI 的开发者可以看看这个实际案例。
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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.
OpenBMB 把自家 MiniCPM-V 4.7 接进了 ghfind,输入 GitHub 用户名就能查账号是真实贡献还是刷出来的,还能顺便被毒舌点评一下,代码也开源了。
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。
有人拿 MiniCPM-V 4.7 在本地搭了个自动报告流水线,从数据到图表到成稿一条龙,不依赖云端,适合想自己复刻的看看。
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。
DataChaz 用 MiniCPM-V 4.7 做了个 Clip Narrator,视频丢进去自动出带时间戳的解说稿,配音字幕全同步,做二创视频的可以试试。
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。
OpenBMB 官方转发的端侧实测,1B 参数的 MiniCPM-V 4.7 直接跑在手机上,想玩本地部署的可以看看这个演示。
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。
Osaurus 演了个挺妙的玩法:MiniCPM-V 4.7 在 Mac 上离线跑,一条提示词直接生成能玩的俄罗斯方块,代码还是 Swift 写的。
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。
有人把 MiniCPM-V 4.7 塞进 Claude Code 里跑编码,还建了个 3D 场景,出错自己改,想看开源多模态模型干活的可以瞧瞧。
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.
A 1B multimodal model that runs locally via Ollama or llama.cpp lowers the hardware bar for on-device vision tasks, useful when privacy or latency rules out cloud APIs. Developers testing small models on edge devices can use the walkthrough's reported failures to calibrate expectations before installing. MiniCPM-V comes from ModelBest, a Chinese lab, so it can be compared against Qwen's small multimodal variants at similar sizes.
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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