先了解这件事
2026年10月13日,面壁智能宣布 MiniCPM-V 4.7 在 Apple Silicon 上获得 Day 0 全端侧推理支持。据当日报道,该模型(1B 与 35B-A3B)通过与 Nativ 合作在 Mac 上实现全本地推理,支持图像与视频理解;在 Apple Silicon 搭配 Nativ v0.4.x 实测中,1B 版 prefill 超 24K tokens/s、decode 315 tok/s,35B-A3B 版 prefill 超 4K tokens/s、decode 90 tok/s。10月13日至14日的后续报道称,面壁智能发布新一代端侧多模态大模型 MiniCPM-V 4.7,为 35B-A3B 的 MoE 模型,可在手机上以仅 3GB 内存运行,能识别现实路牌、按约束做规划、解析复杂文档并对视觉数据推理,同时提供轻量 1B 版本,覆盖 iOS 与 Android。
AI 根据公开报道生成
最新进展 · 正式报道
OpenBMB 发布 MiniCPM-V 4.7 端侧多模态模型事件进展
3 个已确认进展
- 来源：面壁智能 OpenBMB
- 来源：量子位
- 来源：面壁智能 OpenBMB
报道与讨论时间线
按时间查看正式报道与传播讨论；两类内容的证据等级保持独立。
10月14日
邵猛
OpenBMB 发布 MiniCPM-V 4.7 端侧多模态模型
OpenBMB 发布 MiniCPM-V 4.7，这是可在手机本地运行的开源 MoE 多模态模型，35B-A3B 参数，在 iPhone 17 Pro Max 上仅占 3 GB 内存，解码速度 13+ tokens/s。其 LES（前瞻专家调度）通过跨层路由预测提前加载专家权重，配合量化与存储布局优化，在真实设备上取得约 5 倍加速。面向开发者的 SRFT（自回放微调）在微调窄任务前用模型自生成标签做回放，以 Task:Replay = 4:1 混入任务数据，跨四个模型验证遗忘降低 80%–99%，任务性能基本无损。
量子位
面壁智能开源 MiniCPM-V 4.7：35B-A3B 在 iPhone 上断网运行，仅占约 3G 内存
面壁智能和 OpenBMB 正式开源 MiniCPM-V 4.7，包含 35B-A3B 和 1B 两个版本，35B-A3B 在 iPhone 17 Pro Max 上断网运行解码速度可达每秒 13 个 token 以上，仅占用约 3G 内存。该模型在 MMBench 拿到 91.72、OmniDocBench v1.6 拿到 94.24，视觉压缩开到 16 倍后 MMBench 仅从 91.72 降到 90.87。团队用前瞻专家调度（LES）和逐层混合精度量化降低端侧存储与带宽压力，并推出自回放微调减少定制后的通用能力遗忘，发布当天完成瑞芯微、后摩、Intel、AMD 和 Arm 等芯片平台适配。
10月13日
面壁智能 OpenBMB精选
面壁智能发布 MiniCPM-V 4.7：35B MoE 多模态模型可在手机 3GB 内存运行
面壁智能发布 MiniCPM-V 4.7，这是一个 35B-A3B 的 MoE 多模态模型，可在手机上以仅 3GB 内存运行，能识别现实路牌、按约束做规划、解析复杂文档并对视觉数据推理。模型由 LES（Lookahead Expert Scheduling）支持，将高效 MoE 推理带到移动设备，同时提供轻量 1B 版本用于资源受限硬件；开发者还可用 Self-Replay Fine-Tuning（SRFT）为新任务定制模型并保持通用性能，覆盖 iOS 与 Android。
IT之家·人工智能
面壁智能发布端侧多模态大模型 MiniCPM-V 4.7，35B-A3B 为系列首个 MoE 模型
面壁智能推出新一代端侧多模态大模型 MiniCPM-V 4.7，提供 35B-A3B 和 1B 两种规格，其中 35B-A3B 是 MiniCPM-V 系列首个 MoE 模型。官方称该版本基于 LES 前瞻专家调度推理加速技术，在 iPhone 17 Pro Max 上以仅 3GB 内存实现 13+ token/s 解码速度，并支持 iOS、安卓和鸿蒙，适配 Intel、AMD、Arm、瑞芯微、后摩等芯片平台。同步开源 Self-Replay Fine-Tuning (SRFT) 微调方案，官方称 35B-A3B 在 Instruct 模式下以更短推理时间取得比 Qwen3.6 35B-A3B 更高的综合得分。
面壁智能 OpenBMB
MiniCPM-V 4.7 登陆 Apple Silicon，支持 Mac 本地推理
面壁智能 MiniCPM-V 4.7（1B 与 35B-A3B）通过与 Nativ 合作，在 Mac 上实现 Day 0 全本地推理，支持图像与视频理解。在 Apple Silicon 搭配 Nativ v0.4.x 实测：1B 版 prefill 超 24K tokens/s、decode 315 tok/s；35B-A3B 版 prefill 超 4K tokens/s、decode 90 tok/s。