MiniCPM 4.0 – 极致高效的端侧AI模型

MiniCPM 4.0 是由面壁智能联合清华大学发布的新一代端侧大模型，专为资源受限的边缘设备设计，致力于在保持高性能的同时显著降低计算和存储需求。

核心功能

MiniCPM 4.0 提供了多种核心功能，以满足不同场景的需求：

1. 极致高效：通过稀疏化、量化等技术，模型参数压缩至 1.5B 以下，推理速度提升 5 倍以上，支持在端侧设备上实时运行。
2. 长文本处理：支持 32K 长文本处理，适用于长文档分析、对话生成等场景。
3. 低资源占用：模型体积小，内存占用低，适合在移动端和嵌入式设备上部署。
4. 多平台适配：支持主流硬件平台（如高通、MTK、华为昇腾等）和开源框架（如 vLLM、SGLang、LlamaFactory）。
5. 高性能推理：自研 CPM.cu 推理框架，结合稀疏注意力机制和投机采样技术，实现高效推理。

技术原理

MiniCPM 4.0 通过以下技术实现高效性能：

1. 稀疏注意力机制：采用动态稀疏注意力，减少计算复杂度，提升长文本处理效率。
2. 量化技术：使用 4-bit 或 8-bit 量化，显著降低模型体积和内存占用。
3. 自研推理框架 CPM.cu：结合稀疏化、量化和投机采样技术，优化端侧推理性能。
4. 高效双频换挡机制：根据任务特征自动切换稀疏/稠密注意力模式，平衡长文本和短文本场景。

支持平台

MiniCPM 4.0 支持多种硬件平台和开源框架，包括但不限于：

• 硬件平台：高通、MTK、华为昇腾等。
• 开源框架：vLLM、SGLang、LlamaFactory、XTuner 等。

团队介绍

MiniCPM 4.0 由面壁智能联合清华大学发布，团队成员在端侧模型领域拥有深厚的技术积累和丰富的实践经验。该团队致力于推动端侧模型的优化与创新，通过系统级的优化实现了端侧高效落地。

项目资源

• 官网：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM
• 技术报告：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM/blob/main/report/MiniCPM_4_Technical_Report.pdf
• Huggingface 链接：https://huggingface.co/collections/openbmb/minicpm-4-6841ab29d180257e940baa9b
• Model Scope 链接：https://www.modelscope.cn/collections/MiniCPM-4-ec015560e8c84d

业务场景

MiniCPM 4.0 适用于多种轻量化应用场景，包括但不限于：

• 长文档分析：支持 32K 长文本处理，能够高效处理复杂的长文档。
• 对话生成：适用于实时对话系统，提供流畅的交互体验。
• 工具调用：支持 Function Calling 和代码解释器，能够理解和执行复杂的用户指令。
• 移动设备与嵌入式设备：模型体积小，内存占用低，适合在资源受限的设备上部署。