中文简介
openbmb/MiniCPM-V-2_6-GPTQ 是 openbmb 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联图文理解与多模态生成。本站固定记录上游版本 9913acebe076,同步到 23 个文件,文件元数据合计 6.09 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 openbmb/MiniCPM-V-2_6-GPTQ 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。
【资源概览】
openbmb/MiniCPM-V-2_6-GPTQ 是 openbmb 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联图文理解与多模态生成。本站固定记录上游版本 9913acebe076,同步到 23 个文件,文件元数据合计 6.09 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。
【适用方向】
适合评估图文理解、视觉问答、文档或场景解析等多模态任务。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
【版本与规格】
固定版本:9913acebe076。 任务标签:图文理解与多模态生成。 语言字段:multilingual。 架构:MiniCPMV。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 8.10 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:minicpmv。 上游标注的基础模型:openbmb/MiniCPM-V-2_6。 上游页面记录的最近更新时间:2026-06-04。
【文件信息】
上游 API 返回 23 个文件,文件元数据合计 6.09 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 10 个、.py 7 个、.safetensors 2 个、.md 1 个、.png 1 个、.txt 1 个。 当前较大的文件包括:model-00001-of-00002.safetensors(3.98 GB);model-00002-of-00002.safetensors(2.12 GB);tokenizer.json(6.71 MB)。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 6.09 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 15.09 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
【使用边界】
许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
A GPT-4V Level MLLM for Single Image, Multi Image and Video on Your Phone GitHub | Demo News [2025.01.14] 🔥🔥 We open source **MiniCPM-o 2.6**, with significant performance improvement over **MiniCPM-V 2.6**, and support real-time speech-to-speech conversation and multimodal live streaming. Try it now. MiniCPM-V 2.6 MiniCPM-V 2.6** is the latest and most capable model in the MiniCPM-V series. The model is built on SigLip-400M and Qwen2-7B with a total of 8B parameters. It exhibits a significant performance improvement over MiniCPM-Llama3-V 2.5, and introduces new features for multi-image and video understanding. Notable features of MiniCPM-V 2.6 include: 🔥 **Leading Performance.** MiniCPM-V 2.6 achieves an average score of 65.2 on the latest version of OpenCompass, a comprehensive evaluation over 8 popular benchmarks. **With only 8B parameters, it surpasses widely used proprietary models like GPT-4o mini, GPT-4V, Gemini 1.5 Pro, and Claude 3.5 Sonnet** for single image understanding. 🖼️ **Multi Image Understanding and In-context Learning.** MiniCPM-V 2.6 can also perform **conversation and reasoning over multiple images**. It achieves **state-of-the-art performance** on popular multi-image benchmarks such as Mantis-Eval, BLINK, Mathverse mv and Sciverse mv, and also shows promising in-context learning capability. 🎬 **Video Understanding.** MiniCPM-V 2.6 can also **accept video inputs**, performing conversation and providing dense captions for spatial-temporal information. It outperforms **GPT-4V, Claude 3.5 Sonnet and LLaVA-NeXT-Video-34B** on Video-MME with/without subtitles. 💪 **Strong OCR Capability and Others.** MiniCPM-V 2.6 can process images with any aspect ratio and up to 1.8 million pixels (e.g., 1344x1344). It achieves **state-of-the-art performance on OCRBench, surpassing proprietary models such as GPT-4o, GPT-4V, and Gemini 1.5 Pro**. Based on the the latest RLAIF-V and VisCPM techniques, it features **trustworthy behaviors**, with significantly lower hal
适用场景
适合评估图文理解、视觉问答、文档或场景解析等多模态任务。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
模型参数
固定版本:9913acebe076。 任务标签:图文理解与多模态生成。 语言字段:multilingual。 架构:MiniCPMV。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 8.10 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:minicpmv。 上游标注的基础模型:openbmb/MiniCPM-V-2_6。 上游页面记录的最近更新时间:2026-06-04。
文件说明
上游 API 返回 23 个文件,文件元数据合计 6.09 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 10 个、.py 7 个、.safetensors 2 个、.md 1 个、.png 1 个、.txt 1 个。 当前较大的文件包括:model-00001-of-00002.safetensors(3.98 GB);model-00002-of-00002.safetensors(2.12 GB);tokenizer.json(6.71 MB)。
上游文件元数据
.gitattributes1.60 KBadded_tokens.json629 Bassets/radar_final.png1.08 MBconfig.json7.03 KBconfiguration_minicpm.py3.20 KBgeneration_config.json121 Bimage_processing_minicpmv.py16.21 KBmerges.txt1.59 MBmodel-00001-of-00002.safetensors3.98 GBmodel-00002-of-00002.safetensors2.12 GBmodel.safetensors.index.json114.09 KBmodeling_minicpmv.py15.63 KB
硬件建议
仓库文件元数据合计 6.09 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 15.09 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
注意事项
许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
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