全球首次国产AI开源端侧GPT-4o海外爆火，8B参数iPad可运行

国产AI圈又炸了——一个仅有8B参数的模型，居然能在iPad上流畅运行，多模态能力直接对标GPT-4o。更让人激动的是，它还是全球首个开源的8B级多模态模型。没错，说的就是面壁智能最新发布的MiniCPM-o 2.6。

为什么这么轰动？因为8B的参数量，放在大模型领域只能算“小身板”，但它却在看、听、说等多种模态上，跟GPT-4o这样的巨无霸正面硬刚。而且，它真的能在iPad上跑起来——这可不是噱头，是实实在在的开源项目。

从网友们转发的实测来看，效果也确实有点意思。比如，MiniCPM-o 2.6可以直接“盲听”声音，知道你在干什么——翻书声、咳嗽声、倒水声、敲门声，声声精准识别。

不止听觉，在看和说方面，它同样有两把刷子。例如，你可以在iPad上让它“睁眼”玩三仙归洞，它还能记住所有牌被翻过去前的图案：

在说方面，MiniCPM-o 2.6现在更自然了，不仅能扮演新闻主播、学生等各种角色，甚至连咖喱味的英文（印度口音）也信手拈来。实时打断更是不在话下：

网友们看罢连呼“Awesome”，有人甚至感叹：超酷的，我的iPad像有了第二个大脑。

当然，不只是效果惊艳。面壁智能同步晒出了看、听、说等多模态能力在各项评测榜单的成绩。从分数上看，仅8B的MiniCPM-o 2.6整体能力已经能跟GPT-4o比肩，甚至在很多细分项目中实现了超越：

用面壁官方的话来说，MiniCPM-o 2.6已经是开源社区最强语音通用模型、最强端侧视觉通用模型，以及最强实时流式多模态模型。

那么，实际体验到底有多丝滑？

来一波实测

先看视力水平。我们演示了一个简单操作——从“这是一张照片”这句话里删掉两个字，看看MiniCPM-o 2.6能不能看出来。它精准地回答：“你刚刚删除了‘照片’两个字。”

再给它看一段《黑神话：悟空》的经典片段，问它那个游戏叫什么。它又答对了：“你展示的游戏是《黑神话：悟空》。”

之所以能做到这么精准，根据面壁智能的介绍，是因为MiniCPM-o 2.6已经实现了真·看视频。它并不是此前的“照片大模型”——那种在用户提问之后才开始对视频静态图片抽帧、无法回答提问之前视频内容的模型。真·看视频的大模型能持续对实时视频和音频建模，这就更像人类的眼睛了。

在视觉方面，除了视频，对于图片的理解和推理，MiniCPM-o 2.6的能力同样更上一层楼。比如让它帮忙指导调整自行车座椅，从找到位置到挑选合适工具，它都能正确get用户意图。

它也能化身学习搭子，帮忙解题。

这些表现都基于MiniCPM-o 2.6强大的OCR（光学字符识别）能力。官方声称，它可以处理任意宽高比，以及高达180万像素的图像（例如1344x1344）。比如直接对准iPad，它就能识别屏幕上的内容。

在听方面，前面已经展示了不少案例，这里不再重复。继续深入实测说的能力。比如让它用四川话教煮火锅：

嗯，川味十足。可见，MiniCPM-o 2.6在交互上，是把看、听、说等模式拿捏得相当到位。

那么接下来的问题是：

怎么做到的？

概括而言，面壁智能一直专注于面向边端算力场景进行极致优化，核心思路是让模型在手机、iPad这样的端侧设备上更快、更好、更省地跑起来。

MiniCPM-o 2.6采用的模型架构，显然也贯彻了这一目标。之所以看听说全能，关键之一在于下面的端到端全模态架构——它能将文本、图像、音频等不同类型数据的编码和解码模块，通过端到端方式连接起来训练。这样模型就不是孤立地处理每种模态，而是综合考虑它们之间的关联和交互，充分调用多模态知识。并且，整个过程完全使用交叉熵（CE）损失（无辅助/中间损失函数）进行端到端训练。

此外，为了适应流式输入输出（即实时、低延迟），不必像传统那样等所有数据都准备好再处理，面壁团队做了两方面工作：一是上手改造离线编/解码器模块，将其变成更适于流式输入/输出的在线模块；二是针对大语言模型的基座，设计了时分复用的全模态流式信息处理机制（Omni-modality Time Division Multiplexer，OTDM）。

尤其是后者，它将同时并行输入的多模态（如视频流和音频流）按照时间顺序拆分、重组，形成一个个小的周期性时间片序列。这样一来，在一个时间片内，可以先处理一小段视觉信息（如几帧图像），然后处理一小段音频信息（如几毫秒的音频波形），再将它们组合起来，从而避免信息混乱。

接下来，经OTDM处理后的多模态信息片段，继续按时间顺序传递给全模态流式骨干网络（Omni-Modality Streaming Backbone）。作为架构的核心，它负责提取不同类型数据的特征（类似关键帧、关键音频等），再融合起来。过程中，大语言模型隐藏层（图中H₀）被用作语音嵌入，以更好地输出语音内容。

当然，最终输出语音还要靠最后的流式语音解码器（Streaming Speech Decoder），它将接收到的信息转化为语音形式。值得一提的是，面壁团队还设置了可配置的声音方案：不仅设计了新的多模态系统提示，可直接通过文字或语音样例生成或选择声音风格，还支持端到端声音克隆和音色创建等高级能力。

总体来看，这一架构实现了多模态流式处理+声音的自由选择，无论面对哪种数据，都能实现高效、低延迟交互，从而成为听说看“六边形战士”。

从更大层面来说，作为“以小博大”的老手，MiniCPM-o 2.6仅仅是面壁智能更大计划的一环。面壁智能2018年脱胎于清华NLP实验室，是国内最早进行大模型研究的一批人，逐渐聚焦于更高效的端侧模型之路。CEO李大海曾表示：“站在大模型时代，我们都在提‘AI原生应用’；这个时代需要的全新操作系统，就是AI原生应用+AI原生硬件。而其中的AI原生硬件，只要能在端侧运行大模型就是原生硬件。因此，端侧大模型格外重要。”

想在手机、PC这样的端侧丝滑跑起来，大模型必须同时满足两个条件：要小，还要性能高效。早在2020年，面壁就作为“悟道”大模型首发主力阵容，发布了全球第一个20亿级中文开源大模型CPM 1，并持续参与之后的CPM 2和CPM 3。其中，4B大小的CPM 3已能和GPT-3.5掰手腕。后来走红全网的“小钢炮”系列也延续了这一路线——仅2B大小的MiniCPM，在多项主流中英测评中超越“以小博大”的标杆Mistral-7B，甚至越级比肩Llama2-13B、MPT-30B、Falcon 40B等模型，且价格极低（1元=1700000 tokens，成本仅为Mistral-Medium百分之一）。

过去一年，他们陆续推出了一系列“以小博大”的产品。就在刚结束的CES上，面壁小钢炮MiniCPM系列也亮相了：一个是去年9月发布的MiniCPM 3.0文本模型，仅4B，代码、数学等能力达到GPT-3.5水平，支持无限长文本；另一个是去年8月发布的MiniCPM-V 2.6多模态模型，仅8B，据当时官方介绍，它首次将超清OCR识图、实时视频理解等能力集成到端侧，也首次在端侧达到单图、多图、视频理解等多模态核心能力全面超越GPT-4V。

而这一次的MiniCPM-o 2.6，更是加上了多模态实时语音交互能力，离人人可用的端侧模型更近了。当然，这也极大便利了视障人士友好出行——真实的出行环境异常嘈杂，而能部署在移动设备的端侧模型，好处恰在于不依赖网络就能本地运行（比如下面的识别红绿灯案例）。

由于能在弱网断网场景中正常工作，面壁端侧模型拥有了更多应用场景，也适合部署在智能眼镜等头戴式设备上。更重要的是，面壁将这些端侧模型完全开源了。

回顾过去一年大模型的发展，国产开源力量表现亮眼。从大众知名度和开源情况来看，DeepSeek、阿里Qwen，以及本次的面壁智能，隐&隐已有“中国大模型开源三剑客”之势。横空出世的DeepSeek-v3，以1/11算力训练出超过Llama 3的开源模型，震撼了整个AI圈；阿里Qwen更是隔一两个月就刷新一次能力边界；而面壁小钢炮MiniCPM系列广受开源社区喜爱，是2024年Hugging Face下载量最高的国产模型之一。在开源这件事上，面壁智能一直很活跃，也收获了不少好评。

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