面壁智能端側多模態 MiniCPM-V 4.7 發佈：3GB 內存跑出 13+ token/s

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 家族裏首個 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，成爲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。這意味着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。