面向图像、视频和文档理解的开源多模态 MoE 模型,总参数约 35.21B,每 token 激活约 3B。
数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
模型基本信息
开源和体验地址
官方介绍与博客
API接口信息
评测结果
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 当前已收录的代表性评测结果包括 MMStar(1 / 6,得分 80.67)、OCRBench(1 / 6,得分 91.20)、MMMU(16 / 73,得分 80.22)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。
图像感知与视觉推理
共 6 项评测文档与图表理解
共 4 项评测发布机构
模型解读
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 是 OpenBMB 于 2026 年 10 月 12 日发布的多模态模型,支持文本、单图、多图与视频输入,输出文本。代码与权重采用 Apache 2.0 许可证。
参数名称与完整权重统计采用不同口径
官方以 35B-A3B 命名该 MoE 版本,表示约 35B 总参数和约 3B 激活参数。Hugging Face 的 safetensors 元数据统计为 35.212875824B;配置包含 256 个专家,每 token 选择 8 个专家。激活规模不会把全部专家权重的存储需求缩减到 3B。
视觉压缩会改变成绩与计算开销
模型在视觉编码器内部提前压缩 token,支持 4x 与 16x 压缩。官方 Instruct 模式、4x 压缩评测中,MMMU 为 80.22,MathVista 为 88.00,MMStar 为 80.67。16x 条件下对应为 80.00、87.30 与 80.13。这些是发布方提供的结果,不能直接等同于独立复测。
端侧部署依赖完整的推理方案
官方报告在 iPhone 17 Pro Max 上达到 13+ token/s,使用 LES 专家预取调度、逐层量化与 DSpark 推测解码。这个数字描述指定设备上的优化方案;本次未确认独立端侧复现。DSpark 是配套草稿模型,需要与目标模型及 tokenizer 精确配对。
配置文件的 max_position_embeddings 为 262,144,本页记为 256K 配置上限,未把它当作长上下文准确率保证。官方 API 文档已列出该版本,但未核实公开定价。
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