MiniCPM3-4B

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MiniCPM3-4B!该模型的表现超越 Phi-3.5-mini-instruct 和 GPT-3.5-Turbo-0125,并且能够比肩 Llama3.1-8B-Instruct、Qwen2-7B-Instruct、GLM-4-9B-Chat 等多个 7B-9B 参数量的模型。

语言:
zh
收录时间:
2026-08-31
MiniCPM3-4BMiniCPM3-4B

IT之家 9 月 6 日消息,面壁智能官方公众号昨日(9 月 5 日)发布博文, 宣布推出开源 MiniCPM3-4B AI 模型,声称“端侧 ChatGPT 时刻到来”。 IT之家附上 MiniCPM 3.0 开源地址: MiniCPM3-4B 是 MiniCPM 系列的第三代产品,整体性能超过了 Phi-3.5-mini-Instruct 和 GPT-3.5-Turbo-0125,媲美多款 70 亿~90 亿参数的 AI 模型。 MiniCPM3-4B 目前已经上线 GitHub 与 huggingface 平台: https://github.com/OpenBMB/MiniCPM https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM3-4B 相比 MiniCPM1.0 / MiniCPM2.0,MiniCPM3-4B 拥有更强大、更多用途的技能集,可用于更广泛的用途。MiniCPM3-4B 支持函数调用和代码解释器。 下面是 3 个版本的模型结构(1->2->3)的区别: 词表大小: 123K->73K->73K 模型层数: 40->52->62 隐藏层节点: 2304->1536->2560 最大长度: 4k->4K->32k 系统提示词: 不支持-> 不支持-> 支持 工具调用和代码解释器: 不支持-> 不支持-> 支持 MiniCPM3-4B 有一个 32k 上下文窗口。MiniCPM3-4B 借助 LLMxMapReduce,不需要占用太高的内存,可以处理理论上的无限上下文。 面壁智能还发布了 RAG 套件 MiniCPM-Embedding 模型和 MiniCPM-Reranker 模型,针对 RAG 场景还发布了微调版 MiniCPM3-RAG-LoRA 模型。

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