最近，书生·浦语推出MiniCPM-V视觉模型，在多项评测中表现出色，已在GitHub和HuggingFace平台上开源，并跃居开源社区热门模型前三名，受到广泛关注。该模型仅用2天时间完成训练，展现了MiniCPM系列模型的卓越性能和高效训练能力，成为一款备受瞩目的多模态视觉模型。
MiniCPM-V2.6版本在80亿参数规模下，实现了对标主流大模型的视觉理解能力，甚至超越了GPT-4V。它不仅支持基础的图文理解，还在复杂场景下的细粒度识别方面表现出色，例如文档理解、复杂推理等。在资源需求方面，该模型仅需6GB显存即可运行，并能达到18tokens/s的生成速度，同时推理速度提升了33%。此外，它还兼容llama.cpp、ollama、vllm等推理框架，方便用户部署和使用。
凭借其卓越的性能和易用性，MiniCPM-V2.6在开源社区中迅速获得了大量关注，其潜力备受期待。
目前，MiniCPM-V2.6已在GitHub和Hugging Face上发布，并提供了详细的部署教程，同时支持llama.cpp、ollama、vllm等多种推理方式。
MiniCPM-V2.6 GitHub 地址：
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
MiniCPM-V2.6 Hugging Face 地址：
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6
llama.cpp、ollama、vllm 推理部署教程地址：
https://modelbest.feishu.cn/docx/Duptdntfro2Clfx2DzuczHxAnhc
快讯中提到的AI工具
Hugging Face
机器学习和人工智能技术的平台
GPT-4
OpenAI 发布的最新一代语言模型
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