面壁智能端側多模態 MiniCPM-V 4.7 發佈：3GB 內存跑出 13+ token/s
AI資訊AI新閒資訊正文面壁智能端側多模態 MiniCPM-V 4.7 發佈：3GB 內存跑出 13+ token/s發布於AI新閒資訊時間 :Oct 13, 2026閱讀 :1分鐘面壁智能當天推出新一代端側多模態大模型 MiniCPM-V 4.7，一口氣給出 35B-A3B 與 1B 兩種規格。其中 35B-A3B 是 MiniCPM-V 家族裡首個 MoE（混合專家）模型，並依託全新的 LES"前瞻專家調度"推理加速技術，成為業界首個能在端側無損、流暢運行的開源 MoE。
最抓眼球的數字是落地表現：在 iPhone 17 Pro Max 上，它僅佔用 3GB 內存，便跑出 13+ token/s 的解碼速度。這意味著無需把數據送上雲端，旗艦手機本地就能扛住多模態推理，隱私與延遲雙重受益。跨平臺通吃，微調方案一併開源在適配面上，4.7 同時覆蓋 iOS、安卓與鴻蒙三大系統，併兼容 Intel、AMD、Arm、瑞芯微、後摩等芯片平臺，把移動端與本地計算的場景一併納入。面壁還同步放出 Self-Replay Fine-Tuning（SRFT）微調方案，幫開發者以更低成本擴展能力、抑制遺忘，方便做二次開發。
性能對比同樣不弱：35B-A3B 在 Instruct 模式下，以更短的推理耗時拿下比 Qwen3.6 35B-A3B 更高的綜合得分；1B 版本相較上代 4.6 基礎能力繼續爬升，綜合分與推理效率也都明顯壓過 Qwen3.5 0.8B。在端側模型越卷越小的當下，面壁這代把"大模型 MoE 化 + 手機本地跑"的門檻又往下壓了一截。相關推薦通義千問發佈Qwen3.8-Flash-Next，提前劇透Qwen4架構阿里通義千問團隊近日開源全新多模態MoE模型Qwen3.8-Flash-Next，作為Qwen4架構早期預覽版。
該模型採用高度稀疏的混合專家設計，總參數1250億，另搭配510億參數N-gram嵌入表和40億參數多token預測模塊，以極低計算開銷實現越級性能表現。Aug 27, 2026273.6k華為開源5050億參數openPangu-2.0-Pro模型，權重與推理代碼同步開放華為開源盤古大模型openPangu-2.0-Pro，基於昇騰NPU訓練，採用混合專家架構，總參數5050億，激活參數180億，支持512K上下文。同步開放權重、推理代碼與技術報告，推動昇騰AI生態，提供原生訓練推理實踐。Jul 31, 2026529.
4k喊出"再來兩週"的用戶贏了：騰訊混元Hy3 限免延長到 8 月 5 日，295B MoE模型白嫖期續命騰訊混元大模型Hy3開源後原定兩週限免，臨近結束用戶高呼“再來兩週”，騰訊公關總監張軍表示大量反饋促使延期，針對WorkBuddy和CodeBuddy的限免延長至8月5日，免費期變為近一個月。Jul 20, 2026563.2kThinking Machines推出首個開源大模型Inkling，主打定製化對抗“一刀切”AI前OpenAI CTO Mira Murati創立的Thinking Machines Lab於2026年7月15日發佈首個開源模型Inkling。
該模型採用混合專家架構，總參數量達9750億，單次任務僅激活部分參數，實現高效定製。此舉意在挑戰巨頭主導的閉源AI模式，提供可高度定製的開放權重方案。Jul 16, 2026265.2k智力平替 GPT-5？Qwen 3.6 27B 評測顯示本地模型已達前沿水準Qwen3.6系列顛覆本地大模型需妥協的認知。開發者在MacBook Max M5 128GB上實測Qwen3.6 27B，採用8-bit GGUF量化，效率驚人。結論顯示它不僅是能用，更是無需犧牲體驗、足以滿足通用智能需求的強力工具，標誌著本地運行大模型進入新階段。Jul 1, 2026276.
3k智啟未來，您的人工智能解決方案智庫English簡體中文繁體中文にほんご© 2026
Related
相關文章
認識 Voxel51 3.0：為實體 AI 打造的統一多模態資料平臺
Voxel51 已發布 Voxel51 3.0，這是其資料平臺的一次重大更新。Voxel51 3.0 是一個端對端的多模態資料平臺，將搜尋、篩選、標註和評估整合於單一系統中。該平臺鎖定針對機器人、車輛和工廠感測器資料進行模型訓練的團隊。此次發布新增了 Voxel51 Agent、資料溯源層及免費的自助式存取。重點摘要：規模：Voxel51 Agent 內建超過 45 個 MCP 工具、80 多個運算子及 18 個開源技能。執行環境：可於 app.voxel51.com 使用託管網頁應用程式，或於雲端、混合、地端及隔離環境中自行部署。未揭露本機 GPU 需求。效能：未發布產品基準測試。Voxel51 引用其自身調查數據作為依據。最佳亮點：免費方案包含 Voxel51 Agent、每月 30,000 次推論請求及 30 個運算小時。
本期AI資訊彙總2026年10月18日的產品更新、前沿研究、行業趨勢與開源項目，幫助讀者快速瞭解當天的重要動態
導航SecureDoc // EncryptionActive本期AI資訊彙總2026年10月18日的產品更新、前沿研究、行業趨勢與開源項目，幫助讀者快速瞭解當天的重要動態。
下一概念建模把文本生成提速最高31倍
斯坦福等聯合提出全新文本生成範式 NCM，生成速度狂飆 31 倍AIbase基地發佈於AI新聞資訊 · 1 分鐘閱讀 · Oct 16, 202633人工智能領域的文本生成技術迎來顛覆性創新。斯坦福大學與 Together AI 的研究人員近日聯手推出了一種截然不同於傳統自迴歸和擴散模型的全新文本生成範式——Next-Concept Modeling（簡稱 NCM，即“下一概念建模”）。該方法巧妙借鑑了圖像生成領域中“下一尺度預測”的思路，有望為未來的文本生成技術開闢全新的發展路線。在技術實現路徑上，NCM 模擬了人類“先構思宏觀大綱、再動筆填充細節”的寫作邏輯。整個系統通過兩階段訓練來完成:首先訓練多尺度殘差 VQ-VAE，從而得到能夠逐層補充信息的多層離散文本編碼;隨後凍結該系統，訓練 Transformer 模塊去預測下一層的編碼。在生成文本時，模型會先並行生成概念層面的宏觀大綱，接著逐層並行填充具體細節，最終組合成完整的文本內容。在實際測試表現中，NCM 交出了令人矚目的成績單。實驗數據顯示，在保持相近甚至更優生成質量的前提下，NCM 相對傳統的擴散語言模型實現了10到31倍的生成速度飛躍，並且在訓練過程中所需消耗的 token 數量也大幅減少。此外，在數獨等複雜推理任務上，它的表現也明顯優於傳統的自迴歸和擴散基線模型，同時還支持通過多生成候選挑選機制來進一步優化最終輸出效果。儘管目前該研究所使用的模型參數規模依然相對有限，其在擴大模型規模後的表現、精確文本以及長篇內容的生成能力仍有待後續驗證，但這一創新思路無疑打破了長期以來的技術慣性，為人工智能高效生成文本提供了充滿想象力的全新解法。本文來自AIbase日報掃碼查看歡迎來到【AI日報】欄目!這裡是你每天探索人工智能世界的指南，每天我們為你呈現AI領域的熱點內容，聚焦開發者，助你洞悉技術趨勢、瞭解創新AI產品應用。
Claude自主優化八類量子電路設計
ScienceDesigning more efficient quantum circuits with ClaudeOct 16, 2026Quantum computers will need carefully designed circuits to run useful algorithms on limited hardware.
12.88萬起、華為電驅+L4同源智駕，Ray7能成為埃安年輕化的答卷嗎？
12.88萬起、華為電驅+L4同源智駕，Ray7能成為埃安年輕化的答卷嗎？ 本文作者： 倪萍 2026-10-17 22:42 導語：10月17日，埃安轎跑Ray7正式開啟預售，預售價12.88 萬起。新車車長4.9米，軸距2.9米，車頭部分搭配3.25米的超長雙環燈帶，是埃安10年煥新的家族 10月17日，埃安轎跑Ray7正式開啟預售，預售價12.88 萬起。新車車長4.9米，軸距2.9米，車頭部分搭配3.25米的超長雙環燈帶，是埃安10年煥新的家族式標識。 新車採用寧德時代電池以及廣汽自研的彈匣電池2.0技術，能夠在充分釋放續航能力的同時，監控電池健康狀態。提供45.58kWh和62.98kWh兩種規格，續航可達702公里，整車風阻係數 Cd 低至 0.22。Ray7搭載華為DriveONE多合一電驅，以及華為DriveONE芯片級驅制融合架構，百公里制動僅為32.8米。底盤方面，Ray7搭載高性能前後穩定杆和後五連桿懸架，過彎極限更高，濾振更乾淨。智能化上， Ray7搭載27顆車規級全視角傳感器，採用文遠知行L4級Robotaxi同源大模型。這幫助新車能夠複用 L4 積累的海量場景經驗，在城區掉頭、繞行等複雜場景中可順利通行。自2025年廣汽推進“番禺行動”以來，昊鉑埃安BU的研發、生產、銷售等環節效率不斷提升，產品迭代和新車投放節奏明顯加快。作為埃安全新Ray車系的首款新車，Ray7是埃安開啟年輕化序列的關鍵落子，也是廣汽切入20萬級市場的重要佈局。這一細分市場競爭並不輕鬆：小鵬P7、極氪007等車型已經提前卡位。Ray7想在年輕人心中佔位，不能只堆參數，更要把智能座艙與輔助駕駛、三電安全、補能效率、用車成本和價格權益上的差異，變成用戶可感、可信、可持續的體驗，這才是埃安年輕化的分水嶺。（雷峰網(公眾號：雷峰網)） 雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
梁聖又掀桌了！DeepSeek新模型斬殺GPT-6，許願式編程時代降臨
作者 | 楊京麗 編輯 | 李水青 10月17日報道，剛剛，DeepSeek V4.1 Flash更新至V4.1-Flash-1017版本，官方網頁端、App與API已同步更新至新模型，模型權重也已在HuggingFace和ModelScope開放下載。DeepSeek還向公眾開放自研搜索引擎的Search（搜索）與Fetch（抓取）API，兩個接口均定價為5元/千次。 此次更新距離該模型發佈僅過去一個多月。9月10日，DeepSeek正式推出V4.1-Flash，在性能上超越了DeepSeek-V4-Pro。