包阅导读总结
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关键词：面壁小钢炮、端侧多模态、GPT-4V、视频理解、多图联合
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总结：面壁小钢炮 MiniCPM-V 2.6 重磅推出，仅 8B 参数，在单图、多图、视频理解方面取得 SOTA 成绩，全面对标 GPT-4V，具有多项创新功能，且运行高效，端侧表现出色。
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主要内容：
– 面壁小钢炮 MiniCPM-V 2.6 重磅出击
– 取得单图、多图、视频理解三项 SOTA ，性能对标 GPT-4V
– 多项功能首次上“端”
– 实时视频理解
– 多图联合理解
– 多图 ICL 视觉类比学习
– 多图 OCR
– 特点与优势
– 极致高效，最高多模态像素密度
– 端侧友好，内存占用少，推理速度快
– 统一高清框架，高效能力一拖三
– 幻觉水平低
– 成为端侧多模态标杆，下载量破百万，是面壁“大模型科学化”路线的结晶
思维导图：
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文章来源：mp.weixin.qq.com
作者：新智元
发布时间：2024/8/6 10:38
语言：中文
总字数：4233字
预计阅读时间：17分钟
评分：93分
标签：多模态AI,端侧模型,GPT-4V,MiniCPM-V 2.6,开源
以下为原文内容
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【新智元导读】面壁小钢炮MiniCPM-V 2.6重磅出击，再次刷新端侧多模态天花板！凭借8B参数，已经取得单图、多图、视频理解三项SOTA ，性能全面对标GPT-4V。
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「三合一」最强端侧多模态：首次在端侧实现单图、多图、视频理解等多模态核心能力全面超越 GPT-4V，单图理解越级比肩多模态王者 Gemini 1.5 Pro 和新晋顶流 GPT-4o mini 。
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多项功能首次上端：实时视频理解、多图联合理解、多图 ICL 视觉类比学习、多图 OCR 等功能，第一次让端侧模型睁开观察、理解真实流动世界的「眼睛」，不仅看得清晰，还能有样学样、模仿学习。
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极致高效，最高多模态像素密度:类比知识密度，小钢炮2.6取得了两倍于GPT-4o的单 token 编码像素密度（token density），在端侧方寸之地，一路将大模型「能效比」挖到极限。这一进展，得益于视觉 token 相比上一代下降 30% ，比同类模型低 75%。
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端侧友好：量化后端侧内存仅占 6 GB；端侧推理速度高达 18 tokens/s，相比上代模型快 33%。并且发布即支持 llama.cpp、ollama、vllm 推理；且支持多种语言。
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统一高清框架，高效能力一拖三：小钢炮的传统优势 OCR 能力延续了其 SOTA 性能水平，并进一步覆盖单图、多图、视频理解。
HuggingFace：https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6
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llama.cpp、ollama、vllm 部署教程地址：
https://modelbest.feishu.cn/docx/Duptdntfro2Clfx2DzuczHxAnhc
单图、多图、视频理解 3 SOTA！
GPT-4V级、三合一最强端侧多模态
注：指20B以下、端侧模型SOTA
以小博大，是端侧模型的核心竞争力。
仅 8B 参数，新一代 MiniCPM-V 2.6 不仅再一次取得了媲美 GPT-4V 的综合性能， 还首次作为端侧 AI 模型，掀开单图、多图、视频理解三项多模态核心能力全面超越 GPT-4V 之新格局，且均实现 20B 参数以下模型性能 SOTA。
在 MiniCPM-V 2.6 的知识压缩率方面，我们发现，MiniCPM-V 2.6 体现出极致的高效，取得了两倍于 GPT-4o 的最高多模态大模型像素密度（Token Density） 。
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像信息密度，直接决定了多模态模型实际的运行效率，数值越大，模型运行效率越高。
实时视频理解，首次上端！
睁开端侧「眼睛」，打开具身广阔潜力
真实世界的视觉信息是流动的！
端侧视频理解具有天然优势，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能力。相比云端，离用户更近，链路更短，效率更高，同时具有更强的信息安全优势。
有了实时视频理解功能，大模型犹如拥有一双「眼睛」，能够实时看到真实世界，这是多模态大模型走向具身智能等更多实际领域，实现 AGI 的必要条件之一。此外实时视频理解功能也让人机交互也更加自然友好。
MiniCPM-V 2.6 让实时视频理解功能第一次运行在端侧。
多图联合理解，首次上端！
流畅、聪明，一直识图一直爽
钻研多模态模型能力的不竭动力，源自于它更接近真实世界的形态，充斥着画面、视频、语言等多种模态、同时并发的信息。
难以想象，当我们睁开眼睛看世界，只能一个画面、一个画面，顺次机械而卡顿地识别理解；也不会事事都能得到精准的文字指示，像小孩子模仿大人行为举止般「有样学样」地揣摩学习与动作跟随，是绝大多数我们学习与尝试新事物时所发生的样子。
将端侧AI的多模态能力进行极致探寻，最新发布的 MiniCPM-V 2.6 首次将多图联合理解、多图ICL（上下文少样本学习 ）功能集成在端侧模型，这也是此前业界多模态王者 GPT-4V 引以为傲的能力。
1. 流畅的多图多轮理解，爽！
就像人们习惯把多个文件拖拽给大模型处理，在日常生活和工作中，联合处理多张图像是高频刚需。
比如常令人头疼的记账或报销难题，小票上密密麻麻的数字难以辨别，更别提进行繁琐的总账计算。拍照下来，一口气甩给 MiniCPM-V 2.6，除了一一找出每张小票的金额，最后还把总账计算出来，十分方便。
2. 强悍的多图复杂推理能力，竟能读懂你的梗！
多图 ICL，首次上「端」！
大模型学会揣测模仿，有样学样
很多时候，很多场景，难以用语言完全说清，通过明确定义的语言 prompt 来控制模型的输出行为难以奏效。
这个时候，图文信息一起「看」来理解，就像我们婴童时期那样观察、模仿、学习，往往更加直接与准确。
这其实就是多图 ICL（In context learning）上下文少样本学习，它能激发出模型的潜力，让模型无需fine-tune，即可快速适配到特定领域和任务，显著提高模型的输出稳定性。
在下面的例子中，我们直接通过视觉 prompt 给大模型下指示：
给出两组神转折画面，以及对画面中的「梗」给出示意文字描述，例如一个戴着手套、重视卫生的厨师，下一秒却用戴手套的手直接去拿实际有些肮脏的纸币；一个看似热衷环保的人，却把塑料瓶装水打开装进环保水壶……
这时 MiniCPM-V 2.6 能够自动从前面两组图文关系，揣摩出题人的意图，并自动学会「答题模版」，给出神转折答案—— 一个人手握大量加密数字货币，可你猜怎么着，他出门购物，可是商店却只收现金！
新一代小钢炮的最大亮点：单图、多图、视频理解等核心能力对 GPT-4V 的全面对标。
从单一优势，到全面对标，大幅跃进从何而来？在 Qwen2-7B 基座模型的性能加持之外，要归功于采用了统一高清视觉架构。
统一高清视觉架构，让传统单图的多模态优势功能得以继承，并实现了一通百通。
例如，多管齐下的 OCR SOTA 能力：
它将 MiniCPM-V 单图场景的「180万高清图像解析」进行能力迁移和知识共享，无缝拓展至多图场景和视频场景，并将这三种视觉理解场景统一形式化为图文交替的语义建模问题，共享底层视觉表示机制，实现相比同类型模型，视觉 token 数量节省超过 75% 。
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类似 CoT（思维链）的复杂推理。
比如让模型计算 2008 年奥运会获得金牌数最多的 3 个国家一共获得了多少枚金牌，CoT 的过程是：
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首先利用 OCR 能力识别并提取出奖牌榜中金牌数量的前三名国家；
在多模态复杂推理能力对齐方面，MiniCPM-V 2.6 通过复杂题目的 CoT 解答数据，构造高效对齐种子数据，并通过模型自迭代完成数据净化和知识学习。
在多图联合理解方面，MiniCPM-V 2.6 从通用域自然网页中结合文本线索挖掘多图关联语义，实现多图联合理解数据的高效构造。
在端侧最强多模态的道路上，小钢炮 MiniCPM-V 系列已成为标杆性的存在。
自24年2月1日首次开创端侧部署多模态先河，短短半年，即接连完成了端侧模型从单一、到全面对标 GPT-4V 的重大突破，小钢炮系列下载量已破百万！
为何面壁「小钢炮」系列，频出以小博大的多模态端侧佳作？
可以说，MiniCPM 端侧模型系列，正是面壁长期以来「大模型科学化」路线的结晶。
一方面，通过科学提升训练方法与数据质量，不断提升大模型「知识密度」，得到同等参数，性能更强、成本更低的高效模型。两倍于 GPT-4o 的巅峰级单 token 图像信息密度（Token Density），小钢炮 2.6 交出一份漂亮的多模态高效运行效率成绩单。
