面壁智能回应 MiniCPM-OCR 实测对比

面壁智能 OpenBMB 在 #BuildSmall 黑客松推出 AMNESIAC，一款反向图灵测试交互游戏：玩家需说服 AI 审讯官 A.M.N. 自己是人类。该游戏由 MiniCPM-o 4.5 驱动实时对话与推理，VoxCPM 生成审讯官语音，并结合摄像头面部表情、脉搏信号与响应计时进行多模态审讯。项目已开源至 HuggingFace。

社区开发者基于MiniCPM5-1B和MiniCPM-V 4.6构建了本地优先的数学智能体TeXada。该Agent支持自然语言直接转LaTeX、手写/图像公式OCR转可编辑LaTeX、LaTeX补全与错误修复等核心功能。所有推理在本地完成，无需依赖云服务，保障隐私安全，适用于学生、研究人员和开发者随时随地处理数学表达式。已开源至GitHub，并提供HuggingFace模型下载。

🥳感谢分享，@MLBoy_DaisukeMajima 🚀 MiniCPM-V 4.6 在设备上以这样的速度运行，实在令人印象深刻——尤其是在 Apple Core AI 上以不到 2B 参数跑出。 干得漂亮，推动高效多模态 AI 向前发展。🫡

很喜欢这份拆解！🔥 在 iPhone 上从 3.38 提升到 20.51 tokens/s——这是推理优化如何释放强大端侧 AI 的一个绝佳例子。 感谢重点介绍 MiniCPM-V 4.7 背后的工程工作！🚀💙

面壁智能 OpenBMB 转发 @aiwithsilly 的演示，用 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 在本机跑自动化报告生成，输入结构化数据与图表，输出含记分卡、分部拆解、利润率驱动与多空观点的长篇 markdown 报告，无需 API 和云端。演示称模型一次读取图表和密集表格并关联数据推导结论，得益于 35B 总参数仅约 3B 激活的 MoE 架构，GitHub 和 Hugging Face 已提供下载。

用积木搭建创意，由端侧 AI 驱动！🧱📱✨ 很喜欢这个富有创意的对比。感谢对 MiniCPM-V 4.7 1B 进行测试！🚀

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FIT-GGUF 为 MiniCPM5-2B 提供可控尺寸的混合精度量化，用户可设定目标文件大小或保真度档位，由工具自动分配各张量精度并预测、生成、验证最终 GGUF。

OpenBMB 官方介绍，开发者 @HenryZ30734018 基于 VoxCPM2 的 MLX 实现打造了开源同声传译系统 VoxWeft，在 Apple Silicon 上实现端侧实时语音翻译，音频不出设备。

开发者 @markfenner 基于 MiniCPM5-2B 构建了 MiniCPM News Desk，一个本地优先的 AI 新闻简报系统，可采集官方 AI 与技术动态并生成结构化每日摘要。