

Minicpm O
简介 :
MiniCPM-o 2.6 是OpenBMB团队开发的最新多模态大型语言模型(MLLM),具有8B参数,能够在手机等端侧设备上实现高质量的视觉、语音和多模态直播功能。该模型基于SigLip-400M、Whisper-medium-300M、ChatTTS-200M和Qwen2.5-7B构建,采用端到端的方式训练,性能与GPT-4o-202405相当。其主要优点包括领先的视觉能力、先进的语音能力、强大的多模态直播能力、强大的OCR能力以及优越的效率。该模型免费开源,适用于学术研究和商业用途。
需求人群 :
目标受众包括研究人员、开发者和企业,他们需要在移动设备上实现强大的视觉、语音和多模态交互功能,如智能助手、内容创作、教育应用等。该模型适合需要高效、高性能多模态处理能力的用户和组织。
使用场景
在教育领域,教师可以利用MiniCPM-o 2.6创建互动式教学内容,通过语音和视觉辅助提高学生的学习体验。
内容创作者可以使用该模型生成创意视频脚本,结合视觉和语音元素,提升内容的吸引力。
企业可以部署MiniCPM-o 2.6来开发智能客服系统,通过多模态交互提高客户服务质量和效率。
产品特色
领先的视觉能力:在OpenCompass等8个流行基准测试中平均得分70.2,超越多个知名模型。
先进的语音能力:支持双语实时语音对话,具备可配置的声音,语音理解任务表现优异。
强大的多模态直播能力:能够接受连续的视频和音频流,支持实时语音交互。
强大的OCR能力:可处理任意宽高比和高达180万像素的图像,OCR性能出色。
优越的效率:具有高像素密度,处理180万像素图像仅产生640个token,提高推理速度和降低内存使用。
使用教程
1. 克隆MiniCPM-o仓库并导航到源文件夹。
2. 创建conda环境并激活。
3. 安装依赖项。
4. 下载并加载MiniCPM-o 2.6模型。
5. 使用PIL库加载图像或其他模态数据。
6. 使用模型的chat方法进行多轮对话,传递消息和tokenizer。
7. 根据需要调整参数,如sampling、max_new_tokens等,以优化输出。
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