据悉，10月13日，面壁智能正式推出全新一代面向端侧的多模态大模型 minicpm-v 4.7，涵盖 35b-a3b 和 1b 两大版本。其中，35b-a3b 版本采用 moe（mixture of experts）架构，总参数量达 350 亿，单次推理仅激活约 30 亿参数，是业界首个可在终端设备上无损、流畅运行的开源 moe 模型，仅需约 3gb 内存即可部署，实测解码速度超过 15 token/s（基于 ipad pro 测试），真正实现“即问即答、零等待响应”。发布首日即完成对瑞芯微、nvidia、intel 和 apple 等国内外主流芯片平台的全面适配，同时兼容 ios、安卓及鸿蒙操作系统，并同步开源端侧适配代码与主流推理框架支持。
1B 版本则聚焦端侧极致轻量化与高效率，旨在将旗舰级多模态能力下沉至更广泛的终端设备中，推动端侧多模态技术从少数高端设备的前沿探索，迈向大众日常使用的普及阶段。
此次突破的核心支撑，是面壁智能自主研发的 LES（Lookahead Expert Scheduling，前瞻专家调度） 技术。MoE 模型内部包含大量“专家”子网络，每次推理仅需调用其中若干专家，虽显著提升模型能力，却也对终端内存带宽和调度效率提出严峻挑战：传统方案采用“按需加载”策略——即“用到哪个专家，才临时将其载入内存，加载完成后再执行计算”，导致频繁的 I/O 等待与计算中断，引发明显卡顿。而面壁智能的 LES 技术实现了预测式预加载与计算流水线深度协同：系统可在当前计算进行过程中，提前预测后续所需调用的专家，并同步完成其内存加载，使加载与计算并行推进。类比接力赛，相当于接棒选手在交棒前已起跑加速，实现“边跑边接棒”，交接瞬间即达全速，全程无需停顿。该技术目前为全球范围内首个开源的同类解决方案。
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截至目前，由面壁智能联合 OpenBMB 开源社区共同推出的 MiniCPM 系列开源模型，全球累计下载量已突破 6000 万次，全面覆盖文本、视觉、语音等全模态任务。
