MiniCPM

Что такое MiniCPM?

MiniCPM — это проект с открытым исходным кодом, разработанный OpenBMB, THUNLP и ModelBest, предлагающий семейство высокоэффективных больших языковых моделей (БЯМ), оптимизированных для развертывания на конечных устройствах с ограниченными ресурсами. Он предназначен для разработчиков, исследователей и организаций, стремящихся интегрировать мощные возможности ИИ в среды периферийных вычислений без ущерба для производительности. Платформа предоставляет модели различных размеров (от 0,5B до 8B параметров) и расширенные функции, такие как экстремальная эффективность за счет оптимизированных архитектур, алгоритмов обучения и систем вывода, что обеспечивает превосходную производительность в таких задачах, как обработка длинного текста, вызов инструментов и интерпретация кода.

Как использовать MiniCPM

Пользователи могут взаимодействовать с MiniCPM, клонируя его репозиторий на GitHub, который предоставляет доступ к весам модели и коду вывода. Модели доступны для загрузки на HuggingFace и ModelScope. Для вывода пользователи могут использовать различные оптимизированные фреймворки, такие как CPM.cu (рекомендуется для максимальной эффективности), HuggingFace Transformers, vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama, fastllm и mlx_lm. Проект также предлагает подробные руководства по тонкой настройке модели с использованием таких инструментов, как LLaMA-Factory, и для расширенных функций, таких как вызов инструментов и интерпретация кода. Будучи проектом с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0, он не требует прямой регистрации или оплаты; пользователи могут свободно загружать и интегрировать модели в свои приложения.

Основные функции MiniCPM

Сверхэффективная архитектура БЯМ (InfLLM v2 для разреженного внимания)

Экстремальная эффективность на конечных устройствах (ускорение в 5+ раз)

Широкий диапазон моделей (от 0,5B до 8B параметров)

Продвинутое квантование (BitCPM4 для 3-значного квантования)

Поддержка длинного контекстного окна (до 128K, расширяемо до 131K+ с масштабированием RoPE)

Оптимизированные фреймворки вывода (CPM.cu, vLLM, SGLang, llama.cpp, PowerInfer)

Возможность вызова инструментов (MiniCPM4-MCP для взаимодействия с 16+ MCP-серверами)

Функциональность интерпретатора кода

Автоматическая генерация опросов (агент MiniCPM4-Survey)

Высококачественные обучающие данные (UltraClean, UltraChat v2)

Варианты использования MiniCPM

Развертывание мощных ИИ-помощников на мобильных телефонах, устройствах умного дома или встроенных системах.

Разработка приложений, требующих обработки длинных документов или разговоров в реальном времени с высокой эффективностью.

Создание интеллектуальных агентов, способных взаимодействовать с внешними инструментами и API.

Автоматизация генерации обзоров академической литературы или резюме исследований.

Интеграция выполнения кода и решения проблем в ИИ-инструменты разработки.

Улучшение систем генерации с дополненной выборкой (RAG) для более эффективного поиска информации.

Тонкая настройка компактных языковых моделей для специализированных отраслевых приложений с ограниченными вычислительными ресурсами.

Включение автономных ИИ-возможностей в различную бытовую электронику и промышленное оборудование.

Исследования и разработки в области эффективного ИИ и больших языковых моделей.

Создание пользовательских ИИ-решений, требующих высокой производительности на периферийных устройствах.