僅8個月就把GPT-4o帶到了端側，面壁智能拿到了什么秘籍？｜甲子光年

端側GPT-4o水平模型，成色如何？

原標題：僅8個月就把GPT-4o帶到了端側，面壁智能拿到了什么秘籍？｜甲子光年
文章來源：甲子光年
內容字數：9068字

面壁智能MiniCPM-o 2.6：端側GPT-4o級全模態模型深度解析

本文深度解析面壁智能最新發布的端側全模態模型MiniCPM-o 2.6，探討其技術優勢、應用場景及未來發展方向。

1. MiniCPM-o 2.6：端側GPT-4o水平的成色如何？

MiniCPM-o 2.6參數量為8B，號稱達到GPT-4o水平。雖然GPT-4o參數量未公開，但有消息稱其mini版本參數量約為8B，與MiniCPM-o 2.6參數量一致。然而，MiniCPM-o 2.6對標的是參數量遠高于其的GPT-4o。

在實際測試中，MiniCPM-o 2.6展現出卓越的全模態實時流式理解能力，尤其在視頻理解方面，它能夠持續感知用戶提問前后的畫面和聲音，實現更接近人眼的自然交互，在游戲測試中表現出色。 在音頻理解方面，MiniCPM-o 2.6不僅能理解語音，還能精準識別背景音，并生成具備豐富情感和語氣的真人質感音頻，具備音色克隆能力。此外，其在視覺理解方面也達到端側全模態模型最佳水平。

在多個權威榜單上，MiniCPM-o 2.6取得了SOTA成績，例如在StreamingBench上比肩GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet；在語音理解和生成方面均超越了其他開源模型。

2. 面壁智能的“秘籍”：端到端全模態架構和全模態流式機制

MiniCPM-o 2.6的成功源于其獨特的“端到端全模態架構”和“全模態流式機制”。傳統的語音和視頻模型多采用級聯方式，信息容易丟失。而MiniCPM-o 2.6通過端到端方式訓練和推理，避免信息損耗，提升了音視頻理解和生成效果。其“全模態流式機制”則實現了低延遲的模態并發，提升用戶體驗。

此外，MiniCPM-o 2.6還采用了超高多模態像素密度技術，高效壓縮視頻幀，降低成本，并通過RAG方式管理輸入的Token，從而能夠處理較長的視頻。

3. 應用場景及未來展望

MiniCPM-o 2.6瞄準了AI硬件市場，其應用場景涵蓋AI手機、AI PC、智能座艙、智能家居和具身機器人等領域。面壁智能已與多家企業合作，加速模型落地。李大海認為，“端側模型+AI硬件”是未來發展方向，未來的每一個硬件都應該是智能化的。

面壁智能專注于具身化屬性較強的設備，因為智能體大部分被動信息都是通過視覺和聽覺完成的，MiniCPM-o 2.6的全模態特性能夠讓設備更好地感知環境并進行交互，實現更高級的智能。

總而言之，MiniCPM-o 2.6作為一款端側GPT-4o級全模態模型，憑借其強大的性能和獨特的技術優勢，有望在AI硬件領域掀起新的浪潮，推動AI應用的進一步發展。

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作者簡介：甲子光年是一家科技智庫，包含智庫、社群、企業服務版塊，立足中國科技創新前沿陣地，動態跟蹤頭部科技企業發展和傳統產業技術升級案例，推動人工智能、大數據、物聯網、云計算、新能源、新材料、信息安全、大健康等科技創新在產業中的應用與落地。