实在国际的视觉信息是活动的，而在处理活动性的视觉信息上，端侧视频了解具有天然优势，手机、PC、AR、机器人、智能座驾等端侧设备自带的摄像头，具有天然的多模态输入才能。
与云端比较，端侧离用户更近，链路更短，功率更加高，一起具有更强的信息安全优势。
今天，面壁正式对外发布了 MiniCPM-V 2.6，在端侧功用完结全面临标 GPT-4V——
值得一提的是，面壁还将“实时”视频了解、多图联合了解、多图 ICL等才能初次搬上了端侧。
量化后端侧内存仅占 6 GB，端侧推理速度达 18 tokens/s，比较上代模型快 33%。而且发布即支撑 llama.cpp、ollama、vllm 推理，且支撑多种言语。
有了实时视频了解功用，大模型犹如具有一双“眼睛”，能够实时看到实在国际，这是多模态大模型走向具身智能等更多实践范畴，完结 AGI 的必要条件之一，此外实时视频了解功用进步人机交互的天然度。
此次，面壁新发布的 MiniCPM-V 2.6 让实时视频了解功用初次运转在了端侧。
此外，关于「太长不看」的视频，现在能够直接把文件拖进来，让模型为你总结要点信息，不必看完、不必倍速、也不必快进。
这段 1 分钟左右的气候预报视频，MiniCPM-V 2.6 能在没听到任何语音的情况下，发挥强壮的视频OCR功用，辨认出视频画面里密布的文字，给出不同视频阶段中不同城市的具体气候描绘：
除视频多模态外，在多图了解方面，最新发布的MiniCPM-V 2.6 还初次将多图联合了解、多图ICL（上下文少样本学习 ）功用集成在端侧模型，这也是此前 GPT-4V 引以为傲的才能。
在多图联合了解方面，面壁例举了如下场景——记账或报销难题令人头疼，小票上鳞次栉比的数字难以区分，更别提进行繁琐的总账核算。
此刻，能够摄影悉数甩给 MiniCPM-V 2.6，在 OCR 才能+CoT （思想链）才能的加持下，MiniCPM-V 2.6 能够找出每张小票的金额，并核算总账。
不仅如此，在端侧多模态推理才能方面，MiniCPM-V 2.6 也顺畅追逐 GPT-4V。
比方这道 GPT-4V 官方演示经典命题：调整自行车车座。这个对人很简单的问题对模型却十分困难，它十分检测多模态模型的杂乱推理才能和对物理常识的把握才能。
仅 8B 的 MiniCPM-V 2.6 展现出顺畅完结这项应战的潜力，经过和模型进行多图多轮对话，它明晰地奉告完结调低自行车车座的每一个具体进程，还能依据说明书和东西箱帮你找到比较适宜的东西。
值得一提的是，MiniCPM-V 2.6 的了解才能还不停步于外表，关于梗图背面的槽点也能翻开了解。
随后，结合两张图片的视觉信息联合推理出“作业在家时，8:59还在床上睡觉，9点立马出现在视频会议上”的居家工作的“抓狂”状况。
当然，MiniCPM-V 2.6 的单图了解才能也较为抱负，其也能揣测出梗图中许多未明显露出的潜台词。
而就多图 ICL 了解而言，上下文少样本学习能让模型无需 fine-tune，就能够快速适配到特定范畴和使命，进步模型的输出稳定性。对此，MiniCPM-V 2.6 也交出“答卷”：
提供给 MiniCPM-V 2.6 两组神转机画面，以及对画面中的“梗”给出暗示文字描绘，例如一个戴着手套、注重卫生的厨师，下一秒却用戴手套的手直接去拿实践有些龌龊的纸币；一个看似热心环保的人，却把塑料瓶装水翻开装进环保水壶……
MiniCPM-V 2.6 能主动从前面两组图文联系，揣摩命题人的目的，并主动学会“答题模版”，给入迷转机答案—— 一个人手握很多加密数字钱银，可你猜怎么着，他出门购物，但是商铺却居然只收现金！
而面壁 MiniCPM-V 2.6 以 8B 参数，在归纳功用上追逐上 GPT-4V 的一起，初次作为端侧模型，掀开单图、多图、视频了解三项多模态中心才能全面赶超 GPT-4V 的新格局，且均完结 20B 参数以下模型功用 SOTA。
Token Density = 编码像素数量 / 视觉 token 数量，是指单个 token 承载的像素密度即图画信息密度，直接决议了多模态模型实践的运转功率，数值越大，模型运转功率越高。
面壁以为，MiniCPM-V 2.6 之所以能完结从单一到全面的优势跃进，除了 Qwen2-7B 基座模型的功用加持之外，也归功于采用了一致高清视觉架构，让传统单图的多模态优势功用得以承继，并完结了一通百通。
以 OCR SOTA 才能为例，它能够将 MiniCPM-V 单图场景的“180万高清图画解析”进行才能搬迁和常识同享，无缝拓宽至多图场景和视频场景，并将这三种视觉了解场景一致方式化为图文替换的语义建模问题，同享底层视觉表明机制，完结比较同类型模型，视觉 token 数量节约超越 75% 。
而在 OCR 信息提取的基础上，MiniCPM-V 2.6 还能进一步对表格信息进行相似 CoT（思想链）的杂乱推理。比方让模型核算 2008 年奥运会取得金牌数最多的 3 个国家总共取得了多少枚金牌，CoT 的进程为，首要使用 OCR 才能辨认并提取出奖牌榜中金牌数量的前三名国家；再将前三名国家的金牌总数相加。
此外，面壁还经过 Ultra 系列对齐技能，增强了MiniCPM-V 2.6 的杂乱推理才能和通用域多图联合了解才能：
在多模态杂乱推理才能对齐方面，MiniCPM-V 2.6 经过杂乱标题的 CoT 回答数据，结构高效对齐种子数据，并经过模型自迭代完结数据净化和常识学习。
在多图联合了解方面，MiniCPM-V 2.6 从通用域天然网页中结合文本头绪发掘多图相关语义，完结多图联合了解数据的高效结构。
7月，上海人工智能实验室发布墨客·浦语灵笔（InternLM-XComposer）多模态大模型的 2.5 版别，规划为7B。
官方介绍称，IXC-2.5 能支撑 24K 多模态图文上下文，超越 20 轮图文交互，具有图画视频了解、网页创造、图文写作等多项功用。
与前一版比较，IXC-2.5 在视觉言语了解方面首要进行了包含超越 4K 分辨率的图画了解、多轮多图超长对话、精密视频内容分析在内的三项晋级。
刚刚曩昔的国际人工智能大会（WAIC）期间，联汇科技也带来了第二代多模态智能体 OmAgent，相较于上一年发布的第一代，OmChat V2 在感知模块、考虑决议计划才能等方面做了进步，能够看准时序联系、多图联系。
同样在 WAIC 期间带来多模态大模型最新晋级产品的还有商汤科技，商汤将流式交互融入大模型，发布了国内首个具有流式原生多模态交互才能大模型“日日新SenseNova 5.5”，归纳功用较 5.0 版别进步了 30%，交互作用和多项中心目标完结对标 GPT-4o。
此外，商汤晋级版的端侧模型“日日新 5.5 Lite”，比较 4 月的 5.0 版模型精度进步10%，推理功率进步15%，首包推迟下降40%。雷峰网雷峰网(大众号：雷峰网)
OpenAI 总算发布 GPT-4o mini，但比中国大模型晚了半年
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