2025-06-10 23:48:49 1,127次浏览

新浪科技讯 6月10日下午消息，，，，，，，近日，，，，，，，面壁智能第四代“面壁小钢炮” MiniCPM4.0 端侧模型（代号“前进四”）发布。。。。。据悉，，，，，，，第四代小钢炮拥有 8B 、0.5B两种参数规模，，，，，，，实现了同级最佳的模型性能。。。。� ？ ？？？？扇贸の谋尽⑸钏伎荚诙瞬嗾嬲芷鹄矗�，，，，，，实现220倍极限加速。。。。。 其中，，，，，，，MiniCPM 4.0-8B 模型为稀疏注意力模型，，，，，，，在MMLU、CEval、MATH500、HumanEval等基准测试中，，，，，，，以仅22%的训练开销，，，，，，，性能比肩 Qwen-3-8B、超越Gemma-3-12B。。。。。MiniCPM 4.0-0.5B在性能上，，，，，，，也较更大的Qwen-3-0.6B、Llama 3.2实现仅2.7%的训练开销，，，，，，，一半参数性能翻倍，，，，，，，并实现了最快  600 Token/s的极速推理速度。。。。。 相较于Qwen-3-8B、Llama-3-8B、GLM-4-9B等同等参数规模端侧模型，，，，，，，实现了长文本推理速度5倍常规加速以及最高  220倍加速（显存受限极限场景下测出），，，，，，，让端侧模型长文本推理“快如闪电”。。。。。面壁智能联合创始人兼首席科学家刘知远在与新浪科技沟通中表示，，，，，，，“最高220倍加速，，，，，，，其实是建立在我们模型架构、数据治理、软硬件结合、训练等方面全栈创新优化成果之上的。。。。。” 刘知远指出，，，，，，，220倍的加速看上去比较夸张，，，，，，，但本身其实存在一个特殊性——由于MiniCPM4.0 在处理更长序列的数据时，，，，，，，可以更好地去处理Transformer架构带来的内存爆炸问题，，，，，，，避免了长序列数据处理带来的内存占用倍增，，，，，，，而同尺寸的Qwen-3-8B、Llama-3-8B等模型并未就此进行优化，，，，，，，因此MiniCPM4.0有了突出的表现。。。。。 据悉，，，，，，，MiniCPM 4.0 模型采用的InfLLMv2稀疏注意力架构改变了传统 Transformer 模型的相关性计算方式，，，，，，，有效摆脱了逐字重复计算的低效，，，，，，，将稀疏度从行业普遍的40%-50%，，，，，，，降至极致的5%，，，，，，，注意力层仅需1/10的计算量即可完成长文本计算。。。。。且对算子底层重写，，，，，，，进一步加速提升，，，，，，，并使得对文本相关性精准性大大提升。。。。。 值得一提的是，，，，，，，DeepSeek 使用的长文本处理架构NSA（Native Sparse Attention）也引用并采用了与InfLLM相同的分块注意力计算思路，，，，，，，但其对于短文本的推理较慢，，，，，，，InfLLMv2则很好地解决了NSA在短文本推理上的短板。。。。。 在缓存消耗上，，，，，，，MiniCPM 4.0-8B在 128K 长文本场景下相较于Qwen3-8B仅需 1/4 的缓存存储空间。。。。。在速度、性能飙升的同时，，，，，，，又做到了模型极致压缩，，，，，，，让端侧算力不再有压力。。。。。 据悉，，，，，，，基于 8B 版本，，，，，，，面壁智能已微调出两个特定能力模型，，，，，，，分别可以用作 MCP Client 和纯端侧性能比肩Deep Research的研究报告神器MiniCPM4-Surve。。。。。截至目前，，，，，，，面壁小钢炮 MiniCPM 系列全平台下载量累计破1000万。。。。。（文猛）

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详细信息
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  • 最后更新: 2025-06-10 23:48:49
  • 最新版本: V7.40860.4
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  • 应用分类:ios-Android 十二寡妇肉床战
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