当前位置: 网站首页 >AI教程资讯 >正文

MiniCPM-o 2.6 – 面壁智能开源的多模态大模型,性能媲美GPT-4o

来源:爱论文 时间:2025-03-29 12:02:33

MiniCPM-o 2.6是什么

MiniCPM-o 2.6 是MiniCPM-o 系列最新、性能最佳的多模态大模型,具有 8B 参数量。MiniCPM-o 2.6在视觉、语音和多模态直播等多个领域表现出色,达到与 GPT-4o 相当的性能水平。模型支持实时双语语音识别,超越了 GPT-4o 实时识别的表现,支持 30 多种语言。MiniCPM-o 2.6 基于先进的 token 密度技术,处理 180 万像素图像仅产生 640 个 tokens,显著提高推理速度和效率。MiniCPM-o 2.6支持在 iPad 等端侧设备上高效运行多模态直播。

MiniCPM-o 2.6的主要功能

领先的视觉能力:支持处理任意长宽比的图像,像素数可达 180 万(如 1344×1344)。出色的语音能力:支持可配置声音的中英双语实时对话。支持情感/语速/风格控制、端到端声音克隆、角色扮演等进阶能力。强大的多模态流式交互能力:接受连续的视频和音频流,并与用户进行实时语音交互。高效的推理能力:仅需 640 个 token 即可处理 180 万像素图像,比大多数模型少 75%。支持在 iPad 等终端设备上高效进行多模态实时流式交互。易于使用:支持多种推理方式,包括 llama.cpp、ollama、vLLM 等。提供 int4 和 GGUF 格式的量化模型,降低内存使用和加速推理。

MiniCPM-o 2.6的技术原理

端到端全模态架构:不同模态的编码器/解码器用端到端的方式连接和训练,充分基于丰富的多模态知识。全模态直播机制:将离线模态编码器/解码器改为在线版本,支持流式输入/输出,设计时间分割复用(TDM)机制,用在LLM主干中的全模态流处理。可配置的语音建模设计:设计多模态系统提示,包括传统的文本系统提示和新的音频系统提示,确定助手的音色,实现灵活的音色配置。

MiniCPM-o 2.6的项目地址

GitHub仓库:https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-oHuggingFace模型库:https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-2_6在线体验Demo:https://minicpm-omni-webdemo-us.modelbest.cn/

MiniCPM-o 2.6的应用场景

智能助手:支持中英双语实时对话,情感/语速/风格控制,及语音克隆,提供个性化和自然的交互体验。内容创作:生成详细的图像和视频描述,支持多模态内容生成,帮助内容创作者快速生成高质量的多媒体内容。教育领域:支持多图和视频理解,提供详细的解释和描述,辅助学生学习复杂概念,同时支持语言学习和实时反馈。智能客服:处理用户的文本、语音和图像输入,提供实时响应和多模态交互,提升客户满意度。医疗健康:分析医疗影像,提供初步诊断建议,同时支持多语言对话和情感控制,作为健康咨询助手提供温馨服务。
上一篇:FlowiseAI – AI应用构建工具,拖拽可视化组件自定义LLM应用
相关资讯 更多+
  • MiniCPM-o 2.6 – 面壁智能开源的多模态大模型,性能媲美GPT-4o
    MiniCPM-o 2.6 – 面壁智能开源的多模态大模型,性能媲美GPT-4o

    MiniCPM-o 2 6 是MiniCPM-o 系列最新、性能最佳的多模态大模型,具有 8B 参数量。MiniCPM-o 2 6在视觉、语音和多模态直播等多个领域表现出色,达到与 GPT-4o 相当的性能水平。模型支持实时双语语音识别,超越了 GPT-4o 实时识别的表现,且支持 30 多种语言。

    AI教程资讯 2023-04-14

  • FlowiseAI – AI应用构建工具,拖拽可视化组件自定义LLM应用
    FlowiseAI – AI应用构建工具,拖拽可视化组件自定义LLM应用

    Flowise 是开源的低代码 无代码拖放工具,通过拖拽可视化组件,用户可以快速构建自定义的 LLM 应用程序。提供了一套易于使用的工具和组件,无需或仅需少量编码,用户能够快速创建、部署和维护各种应用程序。

    AI教程资讯 2023-04-14

  • LlamaV-o1 – 多模态视觉推理模型,采用逐步推理学习方法解决复杂任务
    LlamaV-o1 – 多模态视觉推理模型,采用逐步推理学习方法解决复杂任务

    LlamaV-o1是阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学等机构提出的新多模态视觉推理模型,提升大型语言模型的逐步视觉推理能力。引入视觉推理链基准测试VRC-Bench,包含超4000个推理步骤,全面评估模型推理能力;提出新评估指标,以单步粒度衡量推理质量;采用多步课程学习方法训练,任务按序组织,逐步掌握技能。

    AI教程资讯 2023-04-14

  • Kokoro-TTS – 轻量级文本转语音模型,支持多语言多语音风格生成
    Kokoro-TTS – 轻量级文本转语音模型,支持多语言多语音风格生成

    Kokoro-TTS 是 hexgrad 开发的轻量级文本转语音(TTS)模型,具有 8200 万参数。基于 StyleTTS 2 和 ISTFTNet 的混合架构,采用纯解码器设计,不使用扩散模型,降低了计算复杂度,具备出色的语音合成效果和实时处理能力。

    AI教程资讯 2023-04-14

最新录入 更多+
确定