
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B לעומת MiniCPM-V 4.7: אחד מהשמות האלה אינו מודל
- OrcaחדשOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 לכל 1M טוקנים · 10 tok/s
- deepseekחדשDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1745אינטליגנציה
- DeepSeekחדשDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740אינטליגנציה
- OrcaחדשOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 125 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952אינטליגנציה
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856אינטליגנציה
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 313 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238אינטליגנציה
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248אינטליגנציה
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258אינטליגנציה
- xAIGrok 4.72026-09-2146אינטליגנציה
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 45 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 826 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453אינטליגנציה77כתיבת קוד
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153אינטליגנציה82כתיבת קוד
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 לכל 1M טוקנים · 48 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 לכל 1M טוקנים · 93 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642אינטליגנציה72כתיבת קוד
חפשו את MiniCPM-V 4.7 ותמצאו כרטיס מודל, טבלת בנצ'מרק, הדגמה בטלפון וכפתור הורדה. חפשו את MiniCPM-V 4.7 35B-A3B ותמצאו את אותם הדברים, כי זה אותו שחרור — וזה כל הקושי שבהשוואה ביניהם. כרטיס המודל של OpenBMB נפתח בשורה שמכריעה את העניין: MiniCPM-V 4.7 הוא המודל האחרון בסדרה, זמין בווריאנט 35B-A3B, ו-35B-A3B הוא ה-MoE הראשון בסדרה הזו. השם החשוף הוא באנר. השם עם הסיומת הוא צ'קפוינט. שימו תערובת מומחים דלילה בת 35 מיליארד פרמטרים בצד אחד ובאנר בצד שני, ואין לכם השוואה — יש לכם שאלה לאיזה ארטיפקט התכוונתם להוריד. ענו על כך, וכל שאר העמוד הזה הוא דף מפרט.
השמות, נפתרו
שלושה דברים עונים לשם "MiniCPM-V 4.7", ורק שניים מהם ניתנים להורדה.
• openbmb/MiniCPM-V-4.7 — אינו קיים. כתובת ה-URL מחזירה שגיאת הרשאה, ולא עמוד משקולות. מעולם לא היה צ'קפוינט חשוף בשם הזה, וסיקור שמצטט קבוצה אחת של נתונים תחת התווית של האחרת מצטט את מספרי ה-35B תחת שם שאין מאחוריו מאגר.
• הסדרה — אוסף Hugging Face שמתוחזק על ידי OpenBMB, הכולל שלושה-עשר מאגרים תחת דגל 4.7: צ'קפוינט הבסיס 35B-A3B, בניית GGUF, כימותי FP8, AWQ, GPTQ ו-int4 שלו, ראש טיוטה ספקולטיבי DSpark מזווג, ואותו סולם בעל שש דרכים שוב עבור המודל הקטן. האוסף הזה הוא מה ש״MiniCPM-V 4.7״ מציין כשמשתמשים בו כקו מוצרים.
• openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B — נקודת הביקורת שההכרזה עוסקת בה, נוצרה ב-7 באוקטובר 2026 בשעה 07:07 UTC, ברישיון Apache-2.0, עם כרטיס מודל מלא שנוסף ב-12 באוקטובר. זה הדבר היחיד במשפחה שכרגע כולל טבלאות בנצ'מרק של הספק.
אז התשובה הכנה ל"MiniCPM-V 4.7 vs MiniCPM-V 4.7 35B-A3B" היא שהשאלה מסתכמת בבחירת וריאנט בתוך סדרה אחת, ושם הסדרה לבדו לא יביא לך קובץ. הקובץ האחד שכן מתקבל הוא 35B-A3B, ולכן קוראים מגיעים בתחושה שאלו אותו הדבר.
ממה ההשקה למעשה מורכבת
ה-README של OpenBMB עצמו מתאר שני וריאנטים ומגדל חזון משותף אחד, והוא מתארך את ההשקה ל-12 באוקטובר 2026 — חמישה ושישה ימים לאחר שהמשקלים הועלו. הפער הזה חשוב אם אתם מציינים תאריך השקה. המאגרים נוצרו ב-6 וב-7 באוקטובר; הכרטיס, תג הרישיון, התרשימים וההכרזה כולם הופיעו ב-12. הפרמטרים לא זזו ב-12. התיעוד כן.
מה שהתיעוד מכסה, עבור שני הווריאנטים:
• שתי נקודות ביקורת — מודל MoE דליל 35B-A3B ומודל צפוף 1B, החולקים שם שושלת ומגדל ראייה, ושום דבר אחר מתחתיו.
• נתיב חזותי משותף — המגדל של המשפחה עצמה מסוג minicpmv4_7_vision, 27 שכבות בגודל חבוי 1,152, גודל טלאי 14, גודל תמונה 980, משוחלף לתוך מחסנית השפה בשכבה 6, כאשר הדחיסה המוקדמת בתוך ה-ViT מיוחסת על ידי OpenBMB ל-LLaVA-UHD v4 שהקדים לו.
• דחיסת טוקנים חזותיים מעורבת 4x/16x — ניתנת לבחירה לכל בקשה, 16x כברירת מחדל לתפוקה ו-4x לפירוט. הכרטיס מציין שאף מודל אחר בטבלת ההשוואה שלו לא מציע את הבחירה, ושאת ההגדרה יש להעביר גם לתבנית הצ'אט וגם לקריאת ה-generate, אחרת מספר מצייני המקום ומקודד החזון לא יתאימו.
• סיפור פריסה שכבר אינו עוסק במשקלים — יעדי iOS, Android ו-HarmonyOS, תמיכת שבבים מהיום הראשון מ-Rockchip, Houmo, Intel, AMD ו-Arm, OpenVINO עבור Intel CPU/GPU/NPU, ותמיכת פריימוורקים ב-SGLang, vLLM, llama.cpp ו-Ollama. האפליקציה והבילדים המכומתים הם המוצר כאן, לא הורדת BF16.
שתי נקודות הביקורת, מימד אחר מימד
שישה ממדים, שני הצדדים, עם הערה על מה שכל מספר באמת שווה.
• פרמטרים ומבנה — MiniCPM-V 4.7 35B-A3B: 35,212,875,824 פרמטרים מאוחסנים, דליל, 256 מומחים עם 8 פעילים לכל טוקן, בגודל ביניים של 512 למומחה, בתוספת מומחה משותף באותו גודל. גרסת ה-1B של MiniCPM-V 4.7: 1,554,476,272 פרמטרים, צפוף, כולם פעילים בכל טוקן. שני הסכומים אינם אותה כמות, ותקציב הפעילים לכל טוקן של ה-MoE אינו מפורסם, לכן יש לקרוא את "A3B" כחלק מהשם ולא כמדד שאפשר להשוות מול המודל הצפוף.
• טביעת רגל של הורדה — MiniCPM-V 4.7 35B-A3B: 70.4 GB המפוזרים על פני שישה-עשר מקטעי safetensors ב-BF16, לפני כל מטמון KV. MiniCPM-V 4.7 1B: בערך 3.1 GB בקובץ משקולות בודד. פי עשרים ושתיים יותר הורדה בצד אחד, והמדד האמיתי לשאלה איזה משניהם הוא מודל למכשיר נייד ישר מהקופסה — אף אחד משניהם אינו כזה, עד שתקחו קוונטיזציה מהסולם.
עמוד שדרה טקסטואלי ועומק — MiniCPM-V 4.7 35B-A3B: ערימת טקסט MoE דלילה ממשפחת Qwen, 40 שכבות בגודל מוסתר 2,048, שישה-עשר ראשי שאילתה מול שני ראשי מפתח/ערך, אוצר מילים 248, MiniCPM-V 4.7 1B: ערימת טקסט צפופה ממשפחת Qwen, 24 שכבות בגודל מוסתר 1,024, שמונה ראשי שאילתה מול שני ראשי מפתח/ערך, אוצר מילים 248,094. אותו רעיון עיצובי, דרגה אחת למטה.
• קשב — בשניהם: חזרה קבועה ביחס של שלוש לאחת של קשב ליניארי לקשב מלא. שלושים מתוך ארבעים השכבות של 35B הולכות במסלול הליניארי, לעומת עשר קונבנציונליות; שמונה עשרה מתוך עשרים וארבע של 1B לעומת שש. זהו הממד שבו שני המודלים הם באמת אותה ארכיטקטורה בקנה מידה שונה, וזו הסיבה ששניהם מחזיקים הקשר של 256K בלי שמטמון ה-KV מתפוצץ.
• הקשר — בשניהם: 262,144 מיקומים מקסימליים, עם אותו canvas מצב הטמעה סיבובית רב-מודלית. ללא מס וריאנט, ללא קיטוע במודל הקטן.
• רישיון — שניהם: Apache-2.0, מוצהר ב-front matter של המאגר ומאושר ב-README. שניהם גם מופצים ב-Hugging Face וב-ModelScope. אין הבדל בתנאים לשקול.

טבלת הבנצ'מרק קיימת עבור אחד מהם
הנה האסימטריה שבאמת מעצבת החלטה. הצ'קפוינט 35B-A3B נושא את טבלאות ההשוואה של OpenBMB — MMMU בסביבות 80.2, OCRBench בסביבות 91.2, OmniDocBench v1.6 בשנות התשעים הגבוהות, הסקת CharXiv באמצע שנות השבעים, TextVQA באמצע שנות השמונים — מול שני מודלי Qwen בדרגת 35B-A3B, Gemma 31B ושתי Qwen 27B, במצב Instruct. מאמר זה סקר מה שוות הטבלאות האלה כשהשחרור תועד; הגרסה הקצרה היא: מדווח על ידי הספק, נבדק בהרנס של הספק, לא משוחזר, ומבוסס על תרשימי PNG ולא על טבלת ציונים מפורסמת.
ל-1B יש גרף משלו באותו מסמך, וההשוואה שם היא מול שדה קטן יותר. אם אתם בוחרים בין שני הגדלים, הדבר המועיל שהכרטיסים נותנים לכם הוא לא ציון — אלא שהצ'קפוינט הגדול יותר הוא זה שטיעון היעילות נכתב עבורו. המספר על-המכשיר שמעגן את כל השחרור, 13+ טוקנים לשנייה בכ-3 GB זיכרון ב-iPhone 17 Pro Max, הוא נתון של 35B-A3B, שהופק עם Lookahead Expert Scheduling שמבצע טעינה מראש של מומחים בין שכבות דרך משקלים מכומתים. המודל הצפוף הקטן לא זקוק למנגנון הזה, כי 1.55 מיליארד פרמטרים צפופים נכנסים בזיכרון העבודה של טלפון בלי שום דבר מזה.
זהו ההיפוך ששווה להתעכב עליו: המודל הקטן הוא פשוט וישיר ולא מתועד מבחינת בנצ'מרקים; המודל הגדול מתועד היטב וקשה להרצה. אף אחת מהעמדות אינה טובה יותר באופן מובן מאליו.
איזה מהם אנשים באמת מורידים?
המונים של Hugging Face מוסיפים עובדה שאף כרטיס מודל לא מציין, והיא מעידה לטובת המודל הגדול יותר. נכון ל-13 באוקטובר 2026, המאגר הבסיסי openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B מציג 630 הורדות; ה--gguf של אותו צ'ק-פוינט מציגה קצת יותר מ-10,000, בערך פי שישה עשר מהתעבורה. עבור ה-1B, המאגר הבסיסי וגרסת ה-GGUF שלו עומדים על 263 ו-2,064 בהתאמה, יחס דומה בקנה מידה מוחלט קטן בהרבה.
שני פירושים, שניהם עולים בקנה אחד עם הנתונים. או שאנשים מורידים קודם את הבילד המקוונטז כי זה מה שרץ, או שמספרי BF16 פשוט מפגרים כי צ'קפוינט BF16 אינו מה שאף אחד פורס. כך או כך, מונה ההורדות מודד איזה ארטיפקט חשוב — וזה לא זה שהגודל שלו נמצא בשם. אם אתה מודד את ההחלטה הזו, מדוד אותה מול בילד ה-GGUF או ה-AWQ, ולא מול 70.4 GB.
יש עוד פרט ברשימה אחד שהולך בכיוון ההפוך. שני המאגרים נושאים את התג "On-Device Model" בירושה משאר משפחת MiniCPM-V, שכאשר מדובר ב-MoE מסוג BF16 בנפח 70 GB הוא אומר את מה שהתג אומר על הקובץ של 3.1 GB של ה-1B רק לאחר קוונטיזציה והזרמת מומחים. התייחסו לתג כתווית משפחתית, לא כמפרט.

כאשר API מתארח משנה את השאלה
אף אחד מהצ'קפוינטים לא מתארח ב-OrRouter, ולצורך השוואה זו מתברר שזוהי העובדה המבנית המכריעה. שניהם משקולות פתוחות שאתה מארח בעצמך, מה שאומר שה-35B-A3B דורש חומרה שכנראה אין לך וה-1 דורש חומרה שבהחלט יש לך — והפער בין "איזה GPU" ל"טלפון" הוא התוכן האמיתי של 35B-A3B לעומת 4.
המקום שבו נתב מצדיק את עצמו הוא בגבול. אם תבחרו ב-1B והוא לא מספיק לבקשה, העבודה צריכה ללכת למקום כלשהו, והמקום הזה הוא בדרך כלל מודל מתארח שהייתם מעדיפים לא לנהל ספק אחר ספק: OrcaRouter מכסה כמה מאות מודלים מתארחים מאחורי מפתח אחד במחיר המחירון של כל ספק, בלי שום תוספת מעל, ומבצע מעבר בין ספקים כשאחד מהם נחלש אחד מאותם מזהים מתארחים, qwen/qwen3.6-35b-a3b, הוא המקביל המתארח הישיר לצ'קפוינט שהמאמר הזה עוסק בו — אותה צורה של 35B-A3B, נגיש בלי להחזיק במאיץ, מה שהופך אותו לתקרה הטבעית שמולה כדאי לבדוק לפני שמקצים 70 GB מהדיסק שלכם לגרסה המקומית.
זו החלטת ניתוב, לא אינטגרציה שנייה, וזה החלק היחיד בבחירה הזו שהפיכתו אינה עולה כלום.
הבחירה
אם האילוץ הוא טלפון, מחשב נייד או GPU קטן בודד, ה-1B הוא המועמד היחיד — 3.1 GB, רישיון שמתיר שימוש מסחרי, וסולם קוונטיזציה שמופץ מאז השבוע הראשון. אם המטרה היא תוצאת היעילות שסביבה OpenBMB בעצם מתווכחת, אתם רוצים את ה-35B-A3B, ואתם רוצים אותו בגרסה מקוונטזת ולא במקור של 70 GB, כי זה מה שכל שאר המורידים לקחו וזה מה שעליו נמדדה הטענה לעיבוד במכשיר.
מה שאסור לך לעשות הוא להתייחס לשני השמות כאל ניתנים להחלפה. אחד מהם הוא צ׳קפוינט שתוכל להריץ כבר אחר הצהריים. האחר הוא תווית שתמשיך להחזיר את כרטיס המודל של 35B-A3B, לא משנה לאיזה מהשניים התכוונת.

