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【新智元导读】面壁小钢炮MiniCPM-V 2.6重磅出击,再次刷新端侧多模态天花板!凭借8B参数,已经取得单图、多图、视频理解三项SOTA ,性能全面对标GPT-4V。再次刷新端侧多模态天花板,面壁「小钢炮」 MiniCPM-V 2.6 模型重磅上新!
仅8B参数,取得 20B 以下单图、多图、视频理解 3 SOTA 成绩,一举将端侧AI多模态能力拉升至全面对标超越 GPT-4V 水平。
更有多项功能首次上「端」:小钢炮一口气将实时视频理解、多图联合理解(还包括多图OCR、多图ICL等)能力首次搬上端侧多模态模型,更接近充斥着复杂、模糊、连续实时视觉信息的多模态真实世界,更能充分发挥端侧 AI 传感器富集、贴近用户的优势。
亮点众多,延续了「小钢炮」系列一贯的以小博大与高效低成本,划重点如下:
「三合一」最强端侧多模态:首次在端侧实现单图、多图、视频理解等多模态核心能力全面超越 GPT-4V,单图理解越级比肩多模态王者 Gemini 1.5 Pro 和新晋顶流 GPT-4o mini 。多项功能首次上端:实时视频理解、多图联合理解、多图 ICL 视觉类比学习、多图 OCR 等功能,第一次让端侧模型睁开观察、理解真实流动世界的「眼睛」,不仅看得清晰,还能有样学样、模仿学习。极致高效,最高多模态像素密度: 类比知识密度,小钢炮2.6取得了两倍于GPT-4o的单 token 编码像素密度(token density),在端侧方寸之地,一路将大模型「能效比」挖到极限。这一进展,得益于视觉 token 相比上一代下降 30% ,比同类模型低 75%。端侧友好:量化后端侧内存仅占 6 GB;端侧推理速度高达 18 tokens/s,相比上代模型快 33%。并且发布即支持 llama.cpp、ollama、vllm 推理;且支持多种语言。统一高清框架,高效能力一拖三:小钢炮的传统优势 OCR 能力延续了其 SOTA 性能水平,并进一步覆盖单图、多图、视频理解。MiniCPM-V 2.6 开源地址:GitHub:https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
HuggingFace:https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6
llama.cpp、ollama、vllm 部署教程地址:https://modelbest.feishu.cn/docx/Duptdntfro2Clfx2DzuczHxAnhc
MiniCPM 系列开源地址:https://github.com/OpenBMB/MiniCPM
单图、多图、视频理解 3 SOTA!
GPT-4V级、三合一最强端侧多模态
注:指20B以下、端侧模型SOTA
以小博大,是端侧模型的核心竞争力。
仅 8B 参数,新一代 MiniCPM-V 2.6 不仅再一次取得了媲美 GPT-4V 的综合性能, 还首次作为端侧 AI 模型,掀开单图、多图、视频理解三项多模态核心能力全面超越 GPT-4V 之新格局,且均实现 20B 参数以下模型性能 SOTA。
在 MiniCPM-V 2.6 的知识压缩率方面,我们发现,MiniCPM-V 2.6 体现出极致的高效,取得了两倍于 GPT-4o 的最高多模态大模型像素密度(Token Density) 。
Token Density = 编码像素数量 / 视觉 token 数量,是指单个 token 承载的像素密度即图像信息密度,直接决定了多模态模型实际的运行效率,数值越大,模型运行效率越高。
闭源模型的 Token Density 由 API 收费方式估算得到。结果表明 MiniCPM-V 2.6 是所有多模态模型中 Token Density 最高的,延续了小钢炮一贯的极致高效特点
单图方面:在综合评测权威平台 OpenCompass 上,单图理解能力越级超越多模态王者 Gemini 1.5 Pro 和新晋顶流 GPT-4o mini。
多图方面:在多图评测权威平台 Mantis-Eval 榜单上,MiniCPM-V 2.6 多图联合理解能力实现开源模型SOTA ,且超越 GPT-4V。
视频方面:在视频评测权威平台 Video-MME 榜单上,MiniCPM-V 2.6 的视频理解能力达到端侧 SOTA,超越GPT-4V。
此外,在 OCRBench上,MiniCPM-V 2.6 OCR 性能实现开源+闭源模型 SOTA,延续并加强了小钢炮系列最强端侧 OCR 能力的传统优势。
在幻觉评测榜单Object HalBench上,MiniCPM-V 2.6 的幻觉水平(幻觉率越低越好)优于GPT-4o、GPT-4V、Claude 3.5 Sonnet 等众多商用模型。
实时视频理解,首次上端!
睁开端侧「眼睛」,打开具身广阔潜力
真实世界的视觉信息是流动的!
端侧视频理解具有天然优势,手机、PC、AR、机器人、智能座驾等端侧设备自带的摄像头,具有天然的多模态输入能力。相比云端,离用户更近,链路更短,效率更高,同时具有更强的信息安全优势。
有了实时视频理解功能,大模型犹如拥有一双「眼睛」,能够实时看到真实世界,这是多模态大模型走向具身智能等更多实际领域,实现 AGI 的必要条件之一。此外实时视频理解功能也让人机交互也更加自然友好。
MiniCPM-V 2.6 让实时视频理解功能第一次运行在端侧。
在下面对面壁智能公司实时拍摄中,室内场景的各种办公设备、墙上、会议室上的文字都能轻松被模型精准识别。
此外,对于「太长不看」的视频,现在可以直接把文件拖进来,让模型为你总结重点信息,不用看完、不用倍速、也不用快进。
这段 1 分钟左右的天气预报视频,MiniCPM-V 2.6 能在没有听到任何语音的情况下,发挥强大的视频 OCR 功能,识别出视频画面里密集的文字,给出不同视频段落中不同城市的详细天气描述。
注:该结果为代码环境中复现
多图联合理解,首次上端!
流畅、聪明,一直识图一直爽
钻研多模态模型能力的不竭动力,源自于它更接近真实世界的形态,充斥着画面、视频、语言等多种模态、同时并发的信息。
难以想象,当我们睁开眼睛看世界,只能一个画面、一个画面,顺次机械而卡顿地识别理解;也不会事事都能得到精准的文字指示,像小孩子模仿大人行为举止般「有样学样」地揣摩学习与动作跟随,是绝大多数我们学习与尝试新事物时所发生的样子。
将端侧AI的多模态能力进行极致探寻,最新发布的 MiniCPM-V 2.6 首次将多图联合理解、多图ICL(上下文少样本学习 )功能集成在端侧模型,这也是此前业界多模态王者 GPT-4V 引以为傲的能力。
1. 流畅的多图多轮理解,爽!就像人们习惯把多个文件拖拽给大模型处理,在日常生活和工作中,联合处理多张图像是高频刚需。
比如常令人头疼的记账或报销难题,小票上密密麻麻的数字难以辨别,更别提进行繁琐的总账计算。拍照下来,一口气甩给 MiniCPM-V 2.6,除了一一找出每张小票的金额,最后还把总账计算出来,十分方便。
强大的 OCR 能力+CoT (思维链)能力加持,不仅小票金额精准抓取,解题思路与卷面呈现都清晰简洁:
端侧多模态复杂推理能力也被一并刷新:
比如这道 GPT-4V 官方演示经典命题:调整自行车车座。这个对人很简单的问题对模型却非常困难,它非常考验多模态模型的复杂推理能力和对物理常识的掌握能力。
仅 8B 的 MiniCPM-V 2.6 展现出顺利完成这项挑战的潜力,通过和模型进行多图多轮对话,它清晰地告知完成调低自行车车座的每一个详细步骤,还能根据说明书和工具箱帮你找到合适的工具。
2. 强悍的多图复杂推理能力,竟能读懂你的梗!得益于强大的多图复杂推理能力,MiniCPM-V 2.6 不仅能联合识别多张图片的表面信息,还能「读懂」梗图背后的槽点。
比如让模型解释下面两张图背后的小故事,MiniCPM-V 2.6 能够通过OCR精准识别到两张图片上的文字:
「WFH Employees 8:59 AM」和 「WFH Employees 9:00 AM」,推理出「WFH」居家办公状态,然后结合两张图片的视觉信息联合推理出「工作在家时,8:59还在床上睡觉,9点立马出现在视频会议上」的居家办公的「抓狂」状态,尽显梗图的槽点和幽默,可谓是多图联合理解和 OCR 能力的强强结合。
多图复杂推理能力表现惊艳,单图也不在话下。
MiniCPM-V 2.6 能轻松揣测出梗图中很多未明显露出的潜台词,简直是充满幽默感的大模型「梗王」。
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多图 ICL,首次上「端」!
大模型学会揣测模仿,有样学样
很多时候,很多场景,难以用语言完全说清,通过明确定义的语言 prompt 来控制模型的输出行为难以奏效。
这个时候,图文信息一起「看」来理解,就像我们婴童时期那样观察、模仿、学习,往往更加直接与准确。
这其实就是多图 ICL(In context learning)上下文少样本学习,它能激发出模型的潜力,让模型无需fine-tune,即可快速适配到特定领域和任务,显著提高模型的输出稳定性。
在下面的例子中,我们直接通过视觉 prompt 给大模型下指示:
给出两组神转折画面,以及对画面中的「梗」给出示意文字描述,例如一个戴着手套、重视卫生的厨师,下一秒却用戴手套的手直接去拿实际有些肮脏的纸币;一个看似热衷环保的人,却把塑料瓶装水打开装进环保水壶……
这时 MiniCPM-V 2.6 能够自动从前面两组图文关系,揣摩出题人的意图,并自动学会「答题模版」,给出神转折答案—— 一个人手握大量加密数字货币,可你猜怎么着,他出门购物,可是商店却只收现金!
统一高清视觉架构
高效多模态能力一拖三
新一代小钢炮的最大亮点:单图、多图、视频理解等核心能力对 GPT-4V 的全面对标。
从单一优势,到全面对标,大幅跃进从何而来?在 Qwen2-7B 基座模型的性能加持之外,要归功于采用了统一高清视觉架构。
统一高清视觉架构,让传统单图的多模态优势功能得以继承,并实现了一通百通。
例如,多管齐下的 OCR SOTA 能力:
它将 MiniCPM-V 单图场景的「180万高清图像解析」进行能力迁移和知识共享,无缝拓展至多图场景和视频场景,并将这三种视觉理解场景统一形式化为图文交替的语义建模问题,共享底层视觉表示机制,实现相比同类型模型,视觉 token 数量节省超过 75% 。
OCR 信息提取的基础上,MiniCPM-V 2.6 还能进一步对表格信息进行类似 CoT(思维链)的复杂推理。
比如让模型计算 2008 年奥运会获得金牌数最多的 3 个国家一共获得了多少枚金牌,CoT 的过程是:
首先利用 OCR 能力识别并提取出奖牌榜中金牌数量的前三名国家;再将前三名国家的金牌总数相加。8.2%的超低幻觉率,亦是发挥了小钢炮系列AI可信方面的传统优势。
面壁 RLAIF-V 高效对齐技术对低幻觉贡献颇多,MiniCPM-V 2.6 的复杂推理能力和通用域多图联合理解能力亦因面壁 Ultra 对齐技术得到一并增强:
在多模态复杂推理能力对齐方面,MiniCPM-V 2.6 通过复杂题目的 CoT 解答数据,构造高效对齐种子数据,并通过模型自迭代完成数据净化和知识学习。
在多图联合理解方面,MiniCPM-V 2.6 从通用域自然网页中结合文本线索挖掘多图关联语义,实现多图联合理解数据的高效构造。
在端侧最强多模态的道路上,小钢炮 MiniCPM-V 系列已成为标杆性的存在。
自24年2月1日首次开创端侧部署多模态先河,短短半年,即接连完成了端侧模型从单一、到全面对标 GPT-4V 的重大突破,小钢炮系列下载量已破百万!
为何面壁「小钢炮」系列,频出以小博大的多模态端侧佳作?
可以说,MiniCPM 端侧模型系列,正是面壁长期以来「大模型科学化」路线的结晶。
一方面,通过科学提升训练方法与数据质量,不断提升大模型「知识密度」,得到同等参数,性能更强、成本更低的高效模型。两倍于 GPT-4o 的巅峰级单 token 图像信息密度(Token Density),小钢炮 2.6 交出一份漂亮的多模态高效运行效率成绩单。
另一方面,面壁不断钻研 OCR、多图与视频理解等核心多模态能力创新技术,并持续突破对于端侧极为关键的能耗与内存极限,把最优秀的多模态模型放在离用户最近的地方!
相比上代模型快 33%,高达 18 tokens/s 的推理速度,6GB 的内存占用…… 每一点滴对模型「能效比」的锱铢必较,只为了你将 iPad 捧在手心的那一刻,实时丝滑酣畅的体验。
开源地址:
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6
部署教程:
https://modelbest.feishu.cn/docx/Duptdntfro2Clfx2DzuczHxAnhc