MiniCPM

Hugging Face | ModelScope | Hugging Face | 技术报告

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在面壁露卡体验更大规模的模型。

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目录

• 模型介绍
• 模型下载
• 评测结果
  • 中文
  • 英文
  • 代码
  • 逻辑
  • 多模态
• 手机部署
• Demo & API
• 高效参数微调
• 开源协议
• 工作引用
• 典型示例

模型介绍

模型下载

HuggingFace仓库 ModelScope仓库 XX仓库

评测结果

多模态

Models	MME(P)	MMB-dev(en)	MMB-dev(zh)	MMMU-val	CMMMU-val
LLaVA-Phi	1335.1	59.8	/	/	/
MobileVLM	1288.9	59.6	/	/	/
Imp-v1	1434.0	66.5	/	/	/
Qwen-VL-Chat	1487	60.6	56.7	35.9	30.7
MiniCPM-V	1446	67.3	61.9	34.7	32.1

DPO

Models	MT-bench
GPT-4-turbo	9.32
GPT-3.5-turbo	8.39
Mistral-8*7b-Instruct-v0.1	8.30
Claude-2.1	8.18
Zephyr-7B-beta	7.34
MiniCPM-2B	7.25
Vicuna-33B	7.12
Zephyr-7B-alpha	6.88
LLaMA-2-70B-chat	6.86
Mistral-7B-Instruct-v0.1	6.84
LLaMA-2-13B-chat	6.65
Vicuna-13B	6.57
MPT-34B-instruct	6.39
LLaMA-2-7B-chat	6.27
Vicuna-7B	6.17
MPT-7B-chat	5.42

端侧部署

进行Int4量化后，MiniCPM只占2GB空间，具备在端侧手机进行模型部署的条件。 对此，我们针对Android和Harmony系统使用开源框架MLC-LLM进行模型适配，针对iPhone系统使用开源框架LLMFarm进行模型适配，并分别选取了部分端侧手机设备进行了测试。

部署步骤

安卓

android编译安装MiniCPM指南 EN ZH

IOS

ios编译安装MiniCPM指南

部署性能

我们并为针对手机部署进行深度优化，仅验证MiniCPM使用手机芯片进行推理的可行性。 我们也欢迎更多开发者进一步调优并更新下面的测试列表，不断提升端侧大模型在手机上的推理性能。

手机型号	操作系统	处理器	Memory（GB）	推理吞吐（token/s）
OPPO Find N3	Android 13	snapdragon 8 Gen2	12	6.5
Samsung S23 Ultra	Android 14	snapdragon 8 Gen2	12	6.4
Meizu M182Q	Android 11	snapdragon 888Plus	8	3.7
Xiaomi 12 Pro	Android 13	snapdragon 8 Gen1	8+3	3.7
Xiaomi Redmi K40	Android 11	snapdragon 870	8	3.5
Oneplus LE 2100	Android 13	snapdragon 870	12	3.5
Oneplus HD1900	Android 11	snapdragon 865	8	3.2
Oneplus HD1900	Android 11	snapdragon 855	8	3.0
Oneplus HD1905	Android 10	snapdragon 855	8	3.0
Oneplus HD1900	Android 11	snapdragon 855	8	3.0
Xiaomi MI 8	Android 9	snapdragon 845	6	2.3
Huawei Nova 11SE	Harmony 4.0.0	snapdragon 778	12	1.9
Xiaomi MIX 2	Android 9	snapdragon 835	6	1.3
iPhone 15 Pro	iOS 17.2.1	A16	8	18.0
iPhone 15	iOS 17.2.1	A16	6	15.0
iPhone 12 Pro	iOS 16.5.1	A14	6	5.8
iPhone 12	iOS 17.2.1	A14	4	5.8
iPhone 11	iOS 16.6	A13	4	4.6

Demo & API

基于Gradio的网页版Demo

使用如下命令启动基于Gradio的网页版demo：

python demo/gradio_based_demo.py

高效参数微调

开源协议

模型协议

本仓库中代码依照 Apache-2.0 协议开源，MiniCPM 模型权重的使用则需要遵循 “通用模型许可协议-来源说明-宣传限制-商业授权”。 MiniCPM 模型权重对学术研究完全开放。如需将模型用于商业用途，请联系cpm@modelbest.cn来获取书面授权，在登记后亦允许免费商业使用。

声明

作为一个语言模型，MiniCPM 通过学习大量的文本来生成内容，但它无法理解、表达个人观点或价值判断，它所输出的任何内容都不代表模型开发者的观点和立场。 因此用户在使用 MiniCPM 生成的内容时，应自行负责对其进行评估和验证。

工作引用

如果觉得MiniCPM有助于您的工作，请考虑引用下列技术报告

@inproceedings{han2022bminf,
	title={MiniCPM: todo},
	booktitle={OpenBMB Blog},
	year={2024}
}

典型示例

代码生成

Case 1:

Case 2:

数理逻辑

Case 1:

Case 2:

知识推理

Case 1:

内容创作

Case 1:

文本翻译

Case 1:

Case 2:

指令跟随

Case 1:

Case 2:

特殊字符

Case 1:

Case 2: