这两天， Github上一个 国产开源AI 项目杀疯了！一开源就登上了 Github Trending 榜前列，一天就获得将近600 star。
这个项目就是国内大模型四小龙之一面壁智能最新大打造的面壁「小钢炮」 MiniCPM-V 2.6 。 它再次刷新端侧多模态天花板，仅8B参数，单图、多图、视频理解全面超越 GPT-4V ！
更有多项功能首次上「端」 ：小钢炮一口气将实时视频理解、多图联合理解、多图ICL等能力首次搬上端侧多模态模型。
它端侧友好，量化后端侧 6G 内存即可使用；端侧推理速度高达 18 tokens/s，相比上代模型快 33%。并且发布即支持 llama.cpp、ollama、vllm 推理；且支持多种语言。
➤MiniCPM-V 2.6开源地址：
GitHub🔗 https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
HuggingFace: 🔗 https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6
➤llama.cpp、ollama、vllm 部署教程地址：
🔗https://modelbest.feishu.cn/docx/Duptdntfro2Clfx2DzuczHxAnhc
➤ MiniCPM 系列开源地址：
🔗https://github.com/OpenBMB/MiniCPM
这么惊艳的实时视频理解功能之间震惊掉了老外开发者的下巴，一下子就在全球开源社区爆火
下面，让我们一同看下它的能力!
单图、多图、视频理解三项 SOTA
指20B以下、端侧模型SOTA
以小博大，是端侧模型的核心竞争力。
仅 8B 参数，新一代 MiniCPM-V 2.6 不仅再一次取得了媲美 GPT-4V 的综合性能， 还首次作为端侧 AI 模型，掀开单图、多图、视频理解三项多模态核心能力全面超越 GPT-4V 之新格局，且均实现 20B 参数以下模型性能 SOTA。
在 MiniCPM-V 2.6 的知识压缩率方面，我们发现，MiniCPM-V 2.6 体现出极致的高效，取得了**两倍于 GPT-4o 的最高多模态大模型像素密度（Token Density）**。
Token Density = 编码像素数量 / 视觉 token 数量，是指单个 token 承载的像素密度即图像信息密度，直接决定了多模态模型实际的运行效率，数值越大，模型运行效率越高。
闭源模型的 Token Density 由 API 收费方式估算得到。结果表明 MiniCPM-V 2.6 是所有多模态模型中 Token Density 最高的，延续了小钢炮一贯的极致高效特点。
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单图方面：在综合评测权威平台 OpenCompass 上，单图理解能力越级超越多模态王者 Gemini 1.5 Pro 和新晋顶流 GPT-4o mini ；
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多图方面：在多图评测权威平台 Mantis-Eval 榜单上，MiniCPM-V 2.6 多图联合理解能力实现开源模型SOTA ，且超越 GPT-4V；
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视频方面：在视频评测权威平台 Video-MME 榜单上，MiniCPM-V 2.6 的视频理解能力达到端侧 SOTA，超越GPT-4V；
此外，在 OCRBench上，MiniCPM-V 2.6 OCR 性能实现开源+闭源模型 SOTA ，延续并加强了小钢炮系列最强端侧 OCR 能力的传统优势。
在幻觉评测榜单Object HalBench上，MiniCPM-V 2.6 的幻觉水平（幻觉率越低越好）优于GPT-4o、GPT-4V、Claude 3.5 Sonnet 等众多商用模型；
实时视频理解，首次上端！
睁开端侧"眼睛"，打开具身广阔潜力!
真实世界的视觉信息是流动的！
端侧视频理解具有天然优势，手机、PC、AR、机器人、智能座驾等端侧设备自带的摄像头，具有天然的多模态输入能力。相比云端，离用户更近，链路更短，效率更高，同时具有更强的信息安全优势。
有了实时视频理解功能，大模型犹如拥有一双"眼睛"，能够实时看到真实世界，这是多模态大模型走向具身智能等更多实际领域，实现 AGI 的必要条件之一。此外实时视频理解功能也让人机交互也更加自然友好。
MiniCPM-V 2.6 让实时视频理解功能第一次运行在端侧。
在下面对面壁智能公司实时拍摄中，室内场景的各种办公设备、墙上、会议室上的文字都能轻松被模型精准识别。
此外，对于「太长不看」的视频，现在可以直接把文件拖进来，让模型为你总结重点信息，不用看完、不用倍速、也不用快进。
这段 1 分钟左右的天气预报视频，MiniCPM-V 2.6 能在没有听到任何语音的情况下，发挥强大的视频OCR功能，识别出视频画面里密集的文字，给出不同视频段落中不同城市的详细天气描述。
多图联合理解，首次上端！
流畅、聪明，一直识图一直爽
钻研多模态模型能力的不竭动力，源自于它更接近真实世界的形态，充斥着画面、视频、语言等多种模态、同时并发的信息。难以想象，当我们睁开眼睛看世界，只能一个画面、一个画面，顺次机械而卡顿地识别理解；也不会事事都能得到精准的文字指示，像小孩子模仿大人行为举止般「有样学样」地揣摩学习与动作跟随，是绝大多数我们学习与尝试新事物时所发生的样子。将端侧AI的多模态能力进行极致探寻，最新发布的 MiniCPM-V 2.6 首次将**多图联合理解、多图ICL（上下文少样本学习）**功能集成在端侧模型，这也是此前业界多模态王者 GPT-4V 引以为傲的能力。
1. 流畅的多图多轮理解，爽！
就像人们习惯把多个文件拖拽给大模型处理，在日常生活和工作中，联合处理多张图像是高频刚需。
比如常令人头疼的记账或报销难题，小票上密密麻麻的数字难以辨别，更别提进行繁琐的总账计算。拍照下来，一口气甩给 MiniCPM-V 2.6，除了一一找出每张小票的金额，最后还把总账计算出来，十分方便。
强大的 OCR 能力+CoT （思维链）能力加持，不仅小票金额精准抓取，解题思路与卷面呈现都清晰简洁：
端侧多模态复杂推理能力也被一并刷新：
比如这道 GPT-4V 官方演示经典命题：调整自行车车座。这个对人很简单的问题对模型却非常困难，它非常考验多模态模型的复杂推理能力和对物理常识的掌握能力。仅 8B 的 MiniCPM-V 2.6 展现出顺利完成这项挑战的潜力，通过和模型进行多图多轮对话，它清晰地告知完成调低自行车车座的每一个详细步骤，还能根据说明书和工具箱帮你找到合适的工具。
2. 强悍的多图复杂推理能力，竟能读懂你的梗！
得益于强大的多图复杂推理能力，MiniCPM-V 2.6 不仅能联合识别多张图片的表面信息，还能"读懂"梗图背后的槽点。
比如让模型解释下面两张图背后的小故事，MiniCPM-V 2.6 能够通过OCR精准识别到两张图片上的文字："WFH Employees 8:59 AM"和 "WFH Employees 9:00 AM"，推理出"WFH"居家办公状态，然后结合两张图片的视觉信息联合推理出"工作在家时，8:59还在床上睡觉，9点立马出现在视频会议上"的居家办公的"抓狂"状态，尽显梗图的槽点和幽默，可谓是多图联合理解和 OCR 能力的强强结合。
多图复杂推理能力表现惊艳，单图也不在话下。MiniCPM-V 2.6 能轻松揣测出梗图中很多未明显露出的潜台词，简直是充满幽默感的大模型「梗王」。
多图 ICL，首次上"端"！大模型学会揣测模仿，有样学样
很多时候，很多场景，难以用语言完全说清，通过明确定义的语言 prompt 来控制模型的输出行为难以奏效。这个时候，图文信息一起「看」来理解，就像我们婴童时期那样观察、模仿、学习，往往更加直接与准确。
这其实就是多图 ICL（In context learning）上下文少样本学习，它能激发出模型的潜力，让模型无需fine-tune，即可快速适配到特定领域和任务，显著提高模型的输出稳定性。
在下面的例子中，我们直接通过视觉 prompt 给大模型下指示：
给出两组神转折画面，以及对画面中的「梗」给出示意文字描述，例如一个戴着手套、重视卫生的厨师，下一秒却用戴手套的手直接去拿实际有些肮脏的纸币；一个看似热衷环保的人，却把塑料瓶装水打开装进环保水壶......
这时 MiniCPM-V 2.6 能够自动从前面两组图文关系，揣摩出题人的意图，并自动学会"答题模版"，给出神转折答案------ 一个人手握大量加密数字货币，可你猜怎么着，他出门购物，可是商店却竟然只收现金！
统一高清视觉架构，高效多模态能力一拖三
新一代小钢炮的最大亮点：单图、多图、视频理解 等核心能力对 GPT-4V 的全面对标 。
从单一优势，到全面对标，大幅跃进从何而来？在 Qwen2-7B 基座模型的性能加持之外，要归功于采用了统一高清视觉架构。
统一高清视觉框架，让传统单图的多模态优势功能得以继承，并实现了一通百通。
例如，多管齐下的 OCR SOTA 能力 ：
它将 MiniCPM-V 单图场景的「180万高清图像解析」进行能力迁移和知识共享，无缝拓展至多图场景和视频场景，并将这三种视觉理解场景统一形式化为图文交替的语义建模问题，共享底层视觉表示机制，实现相比同类型模型，视觉 token 数量节省超过 75% 。
OCR 信息提取的基础上，MiniCPM-V 2.6 还能进一步对表格信息进行**类似 CoT（思维链）的复杂推理** 。
比如让模型计算 2008 年奥运会获得金牌数最多的 3 个国家一共获得了多少枚金牌，CoT 的过程是：
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首先利用 OCR 能力识别并提取出奖牌榜中金牌数量的前三名国家；
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再将前三名国家的金牌总数相加。
8.2%的超低幻觉率，亦是发挥了小钢炮系列AI可信方面的传统优势。
面壁 RLAIF-V 高效对齐技术对低幻觉贡献颇多，MiniCPM-V 2.6 的复杂推理能力和通用域多图联合理解能力亦因面壁 Ultra 对齐技术得到一并增强：
在多模态复杂推理能力对齐方面，MiniCPM-V 2.6 通过复杂题目的 CoT 解答数据，构造高效对齐种子数据，并通过模型自迭代完成数据净化和知识学习。
在多图联合理解方面，MiniCPM-V 2.6 从通用域自然网页中结合文本线索挖掘多图关联语义，实现多图联合理解数据的高效构造。
在端侧最强多模态的道路上，小钢炮 MiniCPM-V 系列已成为标杆性的存在。
自24年2月1日首次开创端侧部署多模态先河，短短半年，即接连完成了端侧模型从单一、到全面对标 GPT-4V 的重大突破，小钢炮系列下载量已破百万！
为何面壁「小钢炮」系列，频出以小博大的多模态端侧佳作？
可以说，MiniCPM 端侧模型系列，正是面壁长期以来「大模型科学化」路线的结晶。
一方面，通过科学提升训练方法与数据质量，不断提升大模型「知识密度」，得到同等参数，性能更强、成本更低的高效模型。两倍于 GPT-4o 的巅峰级单 token 图像信息密度（Token Density） ，小钢炮 2.6 交出一份漂亮的多模态高效运行效率成绩单。
一方面，面壁不断钻研 OCR、多图与视频理解等核心多模态能力创新技术，并持续突破对于端侧极为关键的能耗与内存极限，把最优秀的多模态模型放在离用户最近的地方！
相比上代模型快 33%，高达 18 tokens/s 的推理速度，6GB 的内存占用...... 每一点滴对模型「能效比」的锱铢必较，只为了你将手机、 iPad 捧在手心的那一刻，实时丝滑酣畅的体验。
聪明、流畅，快得不像一款端侧模型！
这就是我们期待的，全方位 GPT-4V 般的「重量级」智能，轻轻地，走到你身边的模样。
➤ MiniCPM-V 2.6开源地址：
GitHub🔗 https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
HuggingFace: 🔗 https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6
➤ llama.cpp、ollama、vllm 部署教程地址：
🔗 MiniCPM-V 2.6 部署指南