面壁智能于当日正式发布全新一代端侧多模态大模型 minicpm-v 4.7，同步推出 35b-a3b 与 1b 两大版本。其中，35b-a3b 是 minicpm-v 系列中首款采用 moe（混合专家）架构的模型，并首次集成自研 les“前瞻专家调度”推理加速技术，成为业内首个可在终端设备上无损、流畅运行的开源 moe 模型。
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最令人瞩目的实测数据来自终端部署效果：在 iPhone 17 Pro Max 上，该模型仅需占用 3GB 内存，即可实现超 13 token/s 的解码速度。这标志着用户无需依赖云端服务，旗舰级智能手机即可独立完成高质量多模态推理任务，在保障数据隐私的同时显著降低响应延迟。
全平台兼容，微调工具链同步开源
适配能力方面，MiniCPM-V 4.7 全面支持 iOS、Android 与鸿蒙三大移动操作系统，并原生适配 Intel、AMD、Arm、瑞芯微、后摩等主流芯片平台，覆盖从移动端到边缘端的多样化本地计算场景。此外，面壁智能同步开源 Self-Replay Fine-Tuning（SRFT）微调方法，助力开发者以更低资源投入实现能力扩展与灾难性遗忘抑制，大幅降低定制化开发门槛。
横向性能表现同样亮眼：35B-A3B 在 Instruct 模式下，不仅推理耗时更短，综合评测得分还超越 Qwen3.6 35B-A3B；而 1B 版本相较前代 MiniCPM-V 4.6，在基础能力、综合评分及推理效率等多个维度均实现提升，整体表现稳压 Qwen3.5 0.8B。在端侧模型持续轻量化、性能比拼日趋白热化的趋势下，面壁此次将“大模型 MoE 架构 + 手机端原生运行”的技术落地门槛再度拉低。
