MiniCPM-V 4.7 本地 VLM 效率与质量胜出

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MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 模型在本地 VLM 任务中表现优于 Qwen 3.6 35B-A3，在生成体素宝塔任务中展现了更高的质量。该模型在推理过程中消耗的 token 数量比 Qwen 3.6 35B-A3 少 10%，进一步凸显了效率与质量在多模态模型竞争中的核心地位。

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OpenBMB· @OpenBMB · X·2026-10-13 13:44· 20 分钟前AI 评分31

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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.🔥

引用atomic.chat@atomic_chat_hq

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

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