RadarAI· X：面壁智能 OpenBMB (@OpenBMB)·· 5 天前AI 评分22
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 本地 VLM 效率与质量胜出
MiniCPM-V 4.7 本地 VLM 效率与质量胜出
AI 导读
OpenBMB 的 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 在本地 VLM 测试中不仅比 Qwen 3.6 35B-A3 少用 10% token，还生成了更好的 3D 体素宝塔。效率与质量正成为多模态模型真正的战场。
正文 · 原文
OpenBMB· @OpenBMB · X·2026-10-13 13:44· 1 小时前AI 评分31
AI 导读
本地 VLM 的有趣结果。MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 不仅用了更少的 token，还生成了比 Qwen 3.6 35B-A3 更好的体素宝塔。效率 + 质量正在成为多模态模型真正的战场。🔥
正文
Interesting result for local VLMs. MiniCPM-V 4.7 35B-A3B not only used fewer tokens, but also produced a better voxel pagoda than Qwen 3.6 35B-A3. Efficiency + quality is becoming the real battleground for multimodal models.🔥
MiniCPM-V 4.7 beat Qwen 3.6 35B-3A at Pagoda 🏯 @OpenBMB's new 35B-A3 model made a better 3D Voxel Japanese Pagoda while consuming 10% less tokens than Qwen 3.6 35B-3A Run AI models locally -> https://atomic.chat在 X 查看被引用的帖子
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