面壁智能发布 MiniCPM-V 4.7，首个端侧开源 MoE 模型仅需 3GB 内存实现高速推理

封面为AI生成的主题示意图，非新闻现场照片。

10 月 13 日，面壁智能宣布推出新一代端侧多模态大模型 MiniCPM-V 4.7。该系列提供 35B-A3B 和 1B 两种规格，其中 35B-A3B 版本是系列首个混合专家（MoE）模型，旨在突破端侧计算的资源瓶颈。官方介绍显示，35B-A3B 版本基于最新的 LES（前瞻专家调度）推理加速技术，成为首个支持在移动端无损流畅运行的开源 MoE 模型。测试表明，该模型在 iPhone 17 Pro Max 设备上仅需占用 3GB 内存，即可实现每秒超过 13 个 token 的解码速度。MiniCPM-V 4.7 系统性地兼容 iOS、安卓和鸿蒙操作系统，并适配 Intel、AMD、Arm 以及瑞芯微、后摩等主流芯片平台，广泛覆盖各类移动设备与本地计算场景，满足多样化的边缘侧应用需求。为降低开发者二次开发门槛，面壁智能同步开源了 Self-Replay Fine-Tuning (SRFT) 微调方案。该技术帮助开发者以低成本扩展模型能力并有效缓解遗忘问题，进一步优化本地模型的持续演进路径。在性能评估方面，35B-A3B 版本在 Instruct 模式下凭借更短的推理时间，取得了比 Qwen3.6 35B-A3B 更高的综合得分；而 1B 版本相比上一代 MiniCPM-V 4.6 持续提升基础能力，在综合得分和推理效率上均显著优于 Qwen3.5 0.8B。面壁智能此次发布标志着端侧多模态大模型技术进入新阶段，通过架构创新与调度优化，使得复杂的多模态任务能在轻量级硬件上高效运行，为手机、平板等消费级电子设备的本地 AI 应用提供强劲动力。