精选理由
1.3B参数就能在多项基准上超越更大模型，做边缘部署或移动端视觉应用的开发者值得一试，成本低效果强。
面壁智能发布MiniCPM-V 4.6，仅1.3B参数的视觉模型，在多项基准测试中表现强劲，甚至超越更大模型。该模型采用LLaVA-UHD v4技术，将视觉编码成本降低55%，适合消费级和移动硬件部署。在关键多模态和Artificial Analysis基准上，它超越了Gemma4-E2B-it和Qwen3.5-0.8B，且仅用Qwen3.5-0.8B 2.5%的token预算。在高分辨率图像处理中，TTFT（75.7ms）比Qwen3.5-0.8B快2.2倍，单张RTX 4090上吞吐量提升约1.5倍。模型已在Hugging Face、GitHub和ModelScope开源。
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面壁智能发布MiniCPM-V 4.6，仅1.3B参数的视觉模型，在多项基准测试中表现强劲，甚至超越更大模型。该模型采用LLaVA-UHD v4技术，将视觉编码成本降低55%，适合消费级和移动硬件部署。在关键多模态和Artificial Analysis基准上，它超越了Gemma4-E2B-it和Qwen3.5-0.8B，且仅用Qwen3.5-0.8B 2.5%的token预算。在高分辨率图像处理中，TTFT（75.7ms）比Qwen3.5-0.8B快2.2倍，单张RTX 4090上吞吐量提升约1.5倍。模型已在Hugging Face、GitHub和ModelScope开源。
前几天在Huggingface看到模型论文了。 面壁智能的MiniCPM-V 4.6 ，竟然只有1.3B的视觉模型。 看Benchmark效果有点强，抽空测试下。 OpenBMB @OpenBMB 1/5 MiniCPM-V 4.6 (1.3B) is now live 🚀🚀 High-res visual processing, optimized for consumer-grade and mobile hardware. W…