MiniCPM-V-4.6-GPTQ

此仓库托管 MiniCPM-V 4.6 的 GPTQ（W4A16, GPTQModel）量化版本。 原始 BF16 权重和完整 model card 请参见 openbmb/MiniCPM-V-4.6。

可在手机上进行高效图像与视频理解的口袋级 MLLM

GitHub | CookBook | Demo | Feishu (Lark)

MiniCPM-V 4.6

MiniCPM-V 4.6 是我们迄今为止最适合边缘部署的模型。该模型基于 SigLIP2-400M 和 Qwen3.5-0.8B LLM 构建。它继承了 MiniCPM-V 系列强大的单图、多图和视频理解能力，同时显著提升了计算效率。它还引入了混合 4x/16x 视觉 token 压缩。MiniCPM-V 4.6 的主要特性包括：

• 🔥 领先的基础能力。 MiniCPM-V 4.6 在 Artificial Analysis Intelligence Index benchmark 上取得 13 分，以少 19 倍的 token 成本超过 Qwen3.5-0.8B 的 10 分，并以少 43 倍的 token 成本超过 Qwen3.5-0.8B-Thinking 的 11 分。它也超过了规模更大的 Ministral 3 3B（11 分）。

• 💪 强大的多模态能力。 MiniCPM-V 4.6 在大多数视觉-语言理解任务上超过 Qwen3.5-0.8B，并在 OpenCompass、RefCOCO、HallusionBench、MUIRBench 和 OCRBench 等多个 benchmark 上达到 Qwen3.5 2B 级别能力。

• 🚀 高效架构。 基于 LLaVA-UHD v4 中的最新技术，MiniCPM-V 4.6 将视觉编码计算 FLOPs 降低了 50% 以上。这使 MiniCPM-V 4.6 相比更小模型也能获得更好的效率，相比 Qwen3.5-0.8B 实现约 1.5 倍 token throughput。 它还支持混合 4x/16x 视觉 token 压缩率，可在准确率和速度之间灵活切换。

• 📱 覆盖广泛的移动平台。 MiniCPM-V 4.6 可部署在 iOS、Android 和 HarmonyOS 三大主流移动平台。所有边缘适配代码均已开源，开发者只需几个步骤即可复现端侧体验。

• 🛠️ 对开发者友好。 MiniCPM-V 4.6 已适配 vLLM、SGLang、llama.cpp、Ollama 等推理框架，并支持 SWIFT、LLaMA-Factory 等微调生态。开发者可以在消费级 GPU 上快速为新领域和任务定制模型。我们提供 GGUF、BNB、AWQ 和 GPTQ 等格式的多种量化变体。

评估

整体性能（Instruct）

高并发吞吐

单请求 TTFT（ms）

示例

总览

MiniCPM-V 4.6 可部署在三大主流端侧平台——iOS、Android 和 HarmonyOS。以下片段为手机设备上的原始录屏，未经过剪辑。

用法

使用 Transformers 推理

安装

pip install "transformers[torch]>=5.7.0" torchvision torchcodec

关于 CUDA 兼容性的说明： torchcodec（用于视频解码）可能与某些 CUDA 版本存在兼容性问题。例如，torch>=2.11 默认捆绑 CUDA 13.1，而使用 CUDA 12.x 的环境可能遇到 RuntimeError: Could not load libtorchcodec 等错误。两种解决方法：

1. 将 torchcodec 替换为 PyAV——支持图像和视频推理，且不受 CUDA 版本限制：

   pip install "transformers[torch]>=5.7.0" torchvision av
   

2. 安装 torch 时固定 CUDA 版本，使其与你的环境匹配（例如 CUDA 12.8）：

   pip install "transformers>=5.7.0" torchvision torchcodec --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
   

加载模型

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model_id = "openbmb/MiniCPM-V-4.6-GPTQ"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype="auto", device_map="auto"
)

# Flash Attention 2 is recommended for better acceleration and memory saving,
# especially in multi-image and video scenarios.
# model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
#     model_id,
#     torch_dtype=torch.bfloat16,
#     attn_implementation="flash_attention_2",
#     device_map="auto",
# )

图像推理

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/openbmb/DemoCase/resolve/main/refract.png"},
            {"type": "text", "text": "What causes this phenomenon?"},
        ],
    }
]

downsample_mode = "16x"  # Using `downsample_mode="4x"` for Finer Detail

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True,
    return_dict=True, return_tensors="pt",
    downsample_mode=downsample_mode,
    max_slice_nums=36,
).to(model.device)

generated_ids = model.generate(**inputs, downsample_mode=downsample_mode, max_new_tokens=512)
generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids):] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text[0])

视频推理

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "video", "url": "https://huggingface.co/datasets/openbmb/DemoCase/resolve/main/football.mp4"},
            {"type": "text", "text": "Describe this video in detail. Follow the timeline and focus on on-screen text, interface changes, main actions, and scene changes."},
        ],
    }
]

downsample_mode = "16x"  # Using `downsample_mode="4x"` for Finer Detail

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True,
    return_dict=True, return_tensors="pt",
    downsample_mode=downsample_mode,
    max_num_frames=128,
    stack_frames=1,
    max_slice_nums=1,
    use_image_id=False,
).to(model.device)

generated_ids = model.generate(**inputs, downsample_mode=downsample_mode, max_new_tokens=2048)
generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids):] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text[0])

高级参数

你可以向 apply_chat_template 传入额外参数来自定义图像/视频处理：

Parameter	Default	Applies to	Description
downsample_mode	"16x"	图像与视频	视觉 token 下采样。"16x" 会合并 token 以提升效率；"4x" 保留 4 倍 token 以呈现更精细细节。也必须传给 generate()。
max_slice_nums	9	图像与视频	拆分高分辨率图像时的最大切片数量。更高的值可为大图保留更多细节。推荐：图像用 36，视频用 1。
max_num_frames	128	仅视频	从视频中采样的主帧最大数量。
stack_frames	1	仅视频	每秒的总采样点数。1 = 仅主帧（不堆叠）。N（N>1）= 每秒 1 个主帧 + N−1 个子帧；子帧会合成为网格图像并与主帧交错。推荐：3 或 5。
use_image_id	True	图像与视频	是否在每个图像/帧 placeholder 前添加 <image_id>N</image_id> 标签。推荐：图像用 True，视频用 False。

注意： downsample_mode 必须同时传给 apply_chat_template（用于正确的 placeholder 数量）和 generate（用于 vision encoder）。其他所有参数只需传给 apply_chat_template。

使用 transformers serve 提供服务

Hugging Face Transformers 包含一个轻量级、兼容 OpenAI 的服务器，适合快速测试和中等负载部署。

pip install "transformers[serving]>=5.7.0"

启动服务器：

transformers serve openbmb/MiniCPM-V-4.6-GPTQ --port 8000 --host 0.0.0.0 --continuous-batching

发送请求：

curl -s http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "openbmb/MiniCPM-V-4.6-GPTQ",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://huggingface.co/datasets/openbmb/DemoCase/resolve/main/refract.png"}},
        {"type": "text", "text": "What causes this phenomenon?"}
      ]
    }]
  }'

处理模型输出中的转义换行符

在某些情况下，模型可能会输出转义换行字符 \n，将其作为字符串字面量，而不是实际换行。为了正确渲染文本，尤其是在 UI 层中，可以使用以下工具函数。该函数会谨慎地将字面量 \n 替换为真实换行，同时保护 \n 具有特定语义的场景。

工具函数：

import re

_PATTERN = re.compile(
    r'(```[\s\S]*?```'       # fenced code blocks
    r'|`[^`]+`'              # inline code
    r'|\$\$[\s\S]*?\$\$'     # display math
    r'|\$[^$]+\$'            # inline math
    r'|\\\([\s\S]*?\\\)'     # \(...\)
    r'|\\\[[\s\S]*?\\\]'     # \[...\]
    r')'
    r'|(?<!\\)(?:\\r\\n|\\[nr])'
)

def normalize_response_text(text: str) -> str:
    """
    Lightweight post-processing: Converts literal '\\n' to actual newlines, 
    while protecting code blocks, inline code, and LaTeX commands.
    """
    if not isinstance(text, str) or "\\" not in text:
        return text
    return _PATTERN.sub(lambda m: m.group(1) or '\n', text)

在 iOS、Android 和 HarmonyOS 平台部署 MiniCPM-V 4.6

我们已将 MiniCPM-V 4.6 适配到 iOS、Android 和 HarmonyOS 平台部署，并且所有边缘适配代码均已完全开源。开发者只需几个步骤即可复现端侧体验。请访问我们的边缘部署仓库查看各平台构建指南，或前往下载页面直接试用预构建应用。

在其他推理和训练框架中使用 MiniCPM-V 4.6

MiniCPM-V 4.6 支持多种推理和训练框架。下面是各框架的快速开始命令。完整细节请参见我们的 Cookbook。

vllm serve openbmb/MiniCPM-V-4.6-GPTQ \
  --port 8000 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser qwen3_coder \
  --default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking": false}'

注意： --enable-auto-tool-choice 和 --tool-call-parser qwen3_coder 可启用 tool/function calling 支持。如果你不需要使用 tool，可以省略这些 flag，直接运行 vllm serve openbmb/MiniCPM-V-4.6-GPTQ。

curl -s http://localhost:8000/v1/chat/completions -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "model": "openbmb/MiniCPM-V-4.6-GPTQ",
  "messages": [{"role": "user", "content": [
    {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://huggingface.co/datasets/openbmb/DemoCase/resolve/main/refract.png"}},
    {"type": "text", "text": "What causes this phenomenon?"}
  ]}]
}'

Tool calling 示例：

curl -s http://localhost:8000/v1/chat/completions -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "model": "openbmb/MiniCPM-V-4.6-GPTQ",
  "messages": [{"role": "user", "content": [
    {"type": "text", "text": "北京的天气"}
  ]}],
  "tools": [{
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_weather",
      "description": "Get the current weather for a given location",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {"type": "string", "description": "City name"}
        },
        "required": ["location"]
      }
    }
  }]
}'

python -m sglang.launch_server --model openbmb/MiniCPM-V-4.6-GPTQ --port 30000

curl -s http://localhost:30000/v1/chat/completions -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "model": "openbmb/MiniCPM-V-4.6-GPTQ",
  "messages": [{"role": "user", "content": [
    {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://huggingface.co/datasets/openbmb/DemoCase/resolve/main/refract.png"}},
    {"type": "text", "text": "What causes this phenomenon?"}
  ]}]
}'

llama-server -m MiniCPM-V-4.6-Q4_K_M.gguf --port 8080

curl -s http://localhost:8080/v1/chat/completions -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "model": "MiniCPM-V-4.6",
  "messages": [{"role": "user", "content": [
    {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://huggingface.co/datasets/openbmb/DemoCase/resolve/main/refract.png"}},
    {"type": "text", "text": "What causes this phenomenon?"}
  ]}]
}'

ollama run minicpm-v-4.6

在交互式会话中，直接粘贴图像路径或 URL 即可与模型对话。

llamafactory-cli train examples/train_lora/minicpmv4_6_lora_sft.yaml

swift sft --model_type minicpm-v-4_6 --dataset <your-dataset>

License

模型许可证

• MiniCPM-o/V 模型权重和代码基于 Apache-2.0 许可证开源。

声明

• 作为 MLLMs，MiniCPM-o/V 模型通过学习大量多模态语料生成内容，但它们不能理解、表达个人观点或进行价值判断。MiniCPM-o/V 模型生成的任何内容均不代表模型开发者的观点和立场
• 对于使用 MiniCPM-o/V 模型所产生的任何问题，包括但不限于数据安全问题、舆论风险，或因模型误导、误用、传播或滥用而产生的任何风险和问题，我们不承担责任。

技术报告与关键技术论文

👏 欢迎了解 MiniCPM-o/V 以及我们团队其他多模态项目的关键技术：

技术报告： MiniCPM-o 4.5 | MiniCPM-V 4.5 | MiniCPM-o 2.6 | MiniCPM-Llama3-V 2.5 | MiniCPM-V 2.0

其他多模态项目： VisCPM | RLPR | RLHF-V | LLaVA-UHD | RLAIF-V

引用

如果你觉得我们的模型/代码/论文有帮助，欢迎引用我们的论文 📝 并给我们点 star ⭐️！

@misc{cui2026minicpmo45realtimefullduplex,
      title={MiniCPM-o 4.5: Towards Real-Time Full-Duplex Omni-Modal Interaction}, 
      author={Junbo Cui and Bokai Xu and Chongyi Wang and Tianyu Yu and Weiyue Sun and Yingjing Xu and Tianran Wang and Zhihui He and Wenshuo Ma and Tianchi Cai and others},
      year={2026},
      url={https://arxiv.org/abs/2604.27393}, 
}

@proceedings{yu2025minicpmv45cookingefficient,
      title={MiniCPM-V 4.5: Cooking Efficient MLLMs via Architecture, Data, and Training Recipe}, 
      author={Tianyu Yu and Zefan Wang and Chongyi Wang and Fuwei Huang and Wenshuo Ma and Zhihui He and Tianchi Cai and Weize Chen and Yuxiang Huang and Yuanqian Zhao and others},
      year={2025},
      url={https://arxiv.org/abs/2509.18154}, 
}

@article{yao2024minicpm,
  title={MiniCPM-V: A GPT-4V Level MLLM on Your Phone},
  author={Yao, Yuan and Yu, Tianyu and Zhang, Ao and Wang, Chongyi and Cui, Junbo and Zhu, Hongji and Cai, Tianchi and Li, Haoyu and Zhao, Weilin and He, Zhihui and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2408.01800},
  year={2024}
}