MiniCPM-V 4.5

MiniCPM-V 4.5 – 面壁智能开源的端侧多模态模型

MiniCPM-V 4.5：端侧AI的新标杆，以80亿参数实现高刷新率视频、图像、OCR等全方位智能理解，兼顾性能与速度，赋能智能驾驶、机器人、家居等多元场景。

面壁智能倾力打造的MiniCPM-V 4.5，是一款面向端侧应用的先进多模态AI模型，拥有80亿的强大参数量。它在图像、视频及光学字符识别（OCR）等多个维度均展现出卓越的性能，尤其在处理高刷新率视频方面实现了重大突破，能够精准捕捉并理解快速变化的画面内容。

该模型支持混合推理模式，能够灵活平衡计算性能与响应速度，为用户提供高效、流畅的体验。MiniCPM-V 4.5在端侧部署方面表现出色，其显存占用较低，推理速度迅捷，使其成为车载系统、机器人等设备的理想选择，进一步推动了端侧AI技术的革新。

MiniCPM-V 4.5 的核心能力

• 高帧率视频解析：能够驾驭高刷新率的视频，精准捕捉并解读那些瞬息万变的画面信息，例如在极短时间内识别出翻页视频中快速切换的文字内容。
• 精细图像洞察：在图像理解领域表现非凡，能够准确辨识和解析图像中的物体、场景等要素，其性能甚至超越了多款大型闭源模型。
• 复杂文档解析：高效处理和提取复杂文档中的文本、表格等信息，包括对潦草手写体和结构化表格的精准识别。
• 强大的OCR能力：具备出色的光学字符识别技术，能够准确地从图像中提取文字信息，并支持多种字体和排版风格。
• 智能混合推理：集成了“深度思考”与“即时响应”两种推理模式，既能进行深入分析，也能实现快速反馈，满足不同应用场景的差异化需求。

MiniCPM-V 4.5 的技术基石

• 3D-Resampler高密度视频压缩技术：将模型架构从二维拓展至三维，对视频片段进行高密度压缩，在不增加推理开销的前提下，显著提升了对视频帧的处理能力，实现了高达96倍的视觉压缩率，从而深化对动态过程的理解。
• OCR与知识推理的融合学习：通过精细调控图像中“文字信息可见度”，实现OCR识别与知识学习之间的无缝切换，有效整合两者能力，提升模型的文字解析和知识推理表现。
• 通用域混合推理强化学习：借助RLPR技术，从广泛的多模态推理数据中获取高质量的反馈信号，并运用混合推理的强化学习策略，同时优化模型在常规模式和深度思考模式下的整体性能。

MiniCPM-V 4.5 的获取途径

• GitHub代码库：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4_5
• 在线体验平台：http://101.126.42.235:30910/

MiniCPM-V 4.5 的应用前景

• 智能驾驶领域：能够实时识别各类交通标识、信号灯及行人，为驾驶员提供精准的路况信息，从而大幅提升行车安全性和便捷性。
• 智能机器人领域：在家庭或工业环境中，助力机器人感知周边环境，识别物体及人物动作，实现更智能、更自然的交互。
• 智能家居领域：可应用于家庭安防系统，实时监测家庭环境，识别异常并即时预警，还能根据光线和人员情况自动调整家居设备。
• 教育领域：学生可通过拍照或上传图片，让模型解析教材中的图表、公式等内容，获得详尽的解释与辅导，显著提升学习效率。
• 医疗健康领域：在医疗影像分析中，能够快速识别和解析X光、CT等影像中的异常区域，为医生提供高效、精准的诊断辅助。