ApX 标志ApX 标志

趋近智

MiniCPM-V 4.7 35B A3B

活跃参数

35B

上下文长度

262K

模态

Text

架构

Mixture of Experts (MoE)

许可证

Apache 2.0

发布日期

7 Oct 2026

训练数据截止日期

-

API 价格 (每 1M)

仅支持自建托管

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

1024 个令牌

70.03 GB VRAM

消费级

4x RTX 4090

24GB VRAM

数据中心

1x NVIDIA A100

80GB VRAM

Apple Silicon

1x Apple M3 Max

128GB VRAM

262144 个令牌

90.95 GB VRAM

消费级

5x RTX 4090

24GB VRAM

数据中心

2x NVIDIA A100

80GB VRAM

Apple Silicon

1x Apple M3 Max

128GB VRAM

架构图

Input TokensToken EmbeddingPosition: RoPEHidden: 2k · Context: 262K · Vocab: 248.1kx 40 layersRMSNormPre-AttentionGrouped-Query Attention16Q / 2KV headsHead dim: 256+RMSNormPre-FFNSparse MoE FFN (8/256 experts)SwiGLUIntermediate: 512+Final RMSNormOutput Logits

评估基准

没有可用的 MiniCPM-V 4.7 35B A3B 评估基准。

排名

排名

-

编程排名

-

关于 MiniCPM-V 4.7 35B A3B

MiniCPM-V 4.7 35B A3B is a mixture-of-experts multimodal foundation model featuring 3B active parameters per token. It delivers efficient high-resolution image and video comprehension with strong reasoning capabilities.

技术规格

注意力

注意力结构

Grouped-Query Attention

注意力头

16

键值头

2

注意力头维度

256

位置嵌入

ROPE

RoPE Theta

10,000,000

滑动窗口注意力

No

滑动窗口大小

-

滑动窗口比例

-

线性注意力

Yes

线性注意力比例

75.0%

归一化

RMS Normalization

激活函数

SwigLU

维度

辅助参数

-

隐藏维度大小

2,048

层数

40

FFN 中间层大小(稠密层)

-

多 Token 预测头数

1

分词器

词汇量大小

248,144

混合专家

专家参数总数

3.0B

专家数量

256

活跃专家

8

共享专家数

-

FFN 中间层大小(每专家)

512

MoE 前的稠密层数

0

关于 MiniCPM

The MiniCPM model family developed by OpenBMB.


其他 MiniCPM 模型