MiniCPM-V 4.7 לעומת North Micro Vision Instruct: Cohere שחררה מודל מתועד בגודל 2.4B; OpenBMB שחררה חלל ריק בגודל 70 GB
- openaiחדשOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952אינטליגנציה
- anthropicחדשAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856אינטליגנציה
- typesafeחדשTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 150 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 · 98 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 1202 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040אינטליגנציה
- 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 · 52 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 לכל 1M טוקנים · 248 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642אינטליגנציה72כתיבת קוד
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 לכל 1M טוקנים · 232 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845אינטליגנציה75כתיבת קוד
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534אינטליגנציה68כתיבת קוד
MiniCPM-V 4.7 ו-North Micro Vision Instruct הם שניהם תשובות של מעבדות קטנות לאותו תדריך — מודל ראייה-שפה קומפקטי שתוכל לכוונן ולפרוס בעצמך — אבל רק אחד מהם מוגמר. North Micro Vision Instruct של Cohere הגיע ב-10 באוגוסט 2026 כמודל ברזולוציה מקורית עם 2.4 מיליארד פרמטרים תחת Apache-2.0, עם פוסט טכני שמסביר את הארכיטקטורה וכרטיס שמפרט למה הוא מיועד. MiniCPM-V 4.7 הגיע ב-6 באוקטובר 2026 כנקודת ביקורת של תערובת מומחים דלילה עם 35.2 מיליארד פרמטרים, עם שישה-עשר שברים, בלי README, בלי רישיון, בלי בנצ'מרק מכל סוג. ההשוואה המעניינת היא לא "מי חכם יותר". היא ששתי ההפצות מייצגות עמדות מנוגדות כלפי הקהילה שצריכה להשתמש בהן.
שתי המהדורות, ומה שהופץ עם כל אחת
North Micro Vision Instruct הוא מודל חזותי-לשוני במשקלים פתוחים בגודל 2.4 מיליארד פרמטרים מבית CohereLabs, ששוחרר תחת Apache-2.0. הוא ממוצב במפורש כבסיס קומפקטי ליצירת אבות טיפוס, כיוונון עדין למשימות ספציפיות ועבודה מולטימודלית ייעודית. התכונה המגדירה שלו היא עיבוד תמונות ברזולוציה מקורית ששומר על יחסי גובה-רוחב ופרטים חזותיים עדינים במקום דגימה מחדש לרשת קבועה, והכרטיס טוען ליכולת ב-VQA, תיאור תמונות, עיגון, OCR, תרשימים ומסמכים. הוא תומך במספר תמונות לשיחה ובאחת עשרה שפות — אנגלית, גרמנית, צרפתית, ספרדית, איטלקית, פורטוגזית, הינדי, יפנית, קוריאנית, סינית וערבית. משקלי המודל הם 2,484,847,856 פרמטרים ב-BF16, ומאז השחרור קהילת MLX הפיקה המרות של 4-bit, 5-bit, 6-bit, 8-bit, mxfp8, mxfp4, nvfp4 ו-bf16, וזה מה שנראה כמו שחרור בריא של מודל קטן אחרי כמה חודשים. יש לו כ-166,500 הורדות ו-150 לייקים.
MiniCPM-V 4.7 הוא openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B: 35,212,875,824 פרמטרים ב-BF16, 70.4 GB על פני שישה עשר שברי safetensors, מחלקה MiniCPMV4_7ForConditionalGeneration, נשמר על ידי Transformers 5.2.0 והועלה ב-6 באוקטובר 2026.
שלד הטקסט שלו הוא MoE דליל נגזר מ-Qwen3.5 — 256 מומחים, 8 נבחרים לכל טוקן — עם 40 שכבות שפועלות לפי תבנית קשב קבועה של שלושה ליניאריים לאחד מלא, הקשר של 256K, ומגדל ראייה פנימי בן 27 שכבות עם דגימה מטה של פי 16. אין כרטיס מודל. במאגר יש שלושה לייקים ואין הורדות.
זה לצד זה, על ששת הדברים שחשובים
• פרמטרים — North Micro Vision Instruct: 2.48B צפוף, כל פרמטר פעיל לכל טוקן. MiniCPM-V 4.7: 35.2B סה"כ, 8 מתוך 256 דליל. לא מספר להשוואה ישירה.
• רישיון — North Micro Vision Instruct: Apache-2.0, מתויג ומוצהר. MiniCPM-V 4.7: לא הוצהר דבר, דבר שברירת המחדל שלו הוא כל הזכויות שמורות.
• משטח כיוונון עדין — North Micro Vision Instruct: תוכנן במפורש כבסיס לכוונון עדין ייעודי למשימה, עם כימותים קהילתיים שכבר זמינים. MiniCPM-V 4.7: נקודת ביקורת BF16 בנפח 70 GB ללא כימותים וללא מתכון אימון מוצהר.
• טיפול ברזולוציה — North Micro Vision Instruct: רזולוציה מקורית, תוך שמירה על יחס גובה-רוחב. MiniCPM-V 4.7: downsample_mode: "16x" עם max_slice_nums: 9, מסלול ברזולוציה גבוהה מבוסס סלייסר.
• כיסוי שפות — North Micro Vision Instruct: אחת עשרה שפות המפורטות בכרטיס. MiniCPM-V 4.7: לא מצוין בשום מקום.
• הקשר — North Micro Vision Instruct: בגודל המתאים למחלקת הפריסה של 2.4B שלו. MiniCPM-V 4.7: max_position_embeddings: 262144, 256K.
• עדות לאיכות — North Micro Vision Instruct: כרטיס שפורסם, פוסט טכני בבלוג, המרות קהילתיות ואימוץ נרחב. MiniCPM-V 4.7: אין מה לצטט.
חוסר הסימטריה שהופך את ההשוואה הזו לחד־צדדית
יש סוג מסוים של מאמר השוואה שקל היה לכתוב כאן: לשלוף את המספרים של MiniCPM-V 4.6 מ-GitHub של OpenBMB, לציין שהם מנצחים את המחלקה המקבילה של מודלים קטנים, ולרמוז ש-4.7 יורש אותם. זה יהיה לא ישר, והסיבה ראויה להיאמר במדויק. MiniCPM-V 4.7 אינו גרסה גדולה יותר של 4.6. הוא נוטש את עמוד השדרה 1.3B dense Qwen3.5-0.8B לטובת Qwen-MoE sparse בנפח 35B, משנה את תבנית הקשב ל-3:1 linear-to-full, ומחליף את ברירת המחדל של דחיסת הראייה ל-16x. כל אחד מאלה הוא שינוי בחלק של המודל שקובע את הדיוק. ייחוס משפחתי אינו מדד ביצועים.
הכיוון האחר של חוסר יושר הוא עדין יותר: לראות בהיעדרו של כרטיס ראיה לבעיה. זה לא כך. OpenBMB הוציאה תשעה דורות של MiniCPM-V מאז 2024, כמה מהם מצוינים באמת ביחס לגודלם, וחלון של שתים עשרה דקות בין יצירת המאגר לקומיט האחרון הוא מה שנראה כמו ארטיפקט שהוכן ואז פורסם, ולא מה שנראה כמו ארטיפקט שבור. הקריאה הנכונה של MiniCPM-V 4.7 היא "לא ידוע", ו"לא ידוע" הוא דבר שונה מ"רע".
לצד של Cohere יש דרישות כנות משלו.
טענות האיכות של כרטיס North Micro Vision הן מדידות של Cohere עצמה, והניתוח הטכני המעמיק נכתב על ידי אותו צוות. העובדה שהקהילה בנתה שש-עשרה קוונטיזציות MLX בתוך ימים היא עדות לאימוץ, לא עדות לדיוק — אנשים ממירים מודלים שקל להמיר, ושחרור נקי של 2.4B תחת Apache-2.0 קל להמרה. אין לקרוא את מספר ההורדות או את מגוון הקוונטיזציות כציון.
למה כל אחד מיועד בפועל
North Micro Vision Instruct הוא יעד לכוונון עדין. זהו כל תדריך העיצוב, כפי שנכתב במילותיו של הכרטיס עצמו: בסיס קומפקטי לאב-טיפוס ולאפליקציות מיוחדות. אם יש לך משימה ממוקדת של פענוח מסמכים, חילוץ תרשימים או כיתוב רב-לשוני, וכמה אלפי דוגמאות מתויגות, מודל 2.4B Apache-2.0 עם קלט ברזולוציה מקורית וקוונטיזציות של שמונה סיביות ומעלה הוא מקום סביר להתחיל בו, ותוכל להעביר אותו להתקן קצה או ל-GPU בינוני יחיד כשהוא עובד.
MiniCPM-V 4.7, אם יתברר שהוא שמיש, אינו כזה. בנפח של 70 GB ללא כימות זהו מודל שרת, והמאפיינים המייחדים אותו — חלון של 256K וקשב לינארי ששומר על מטמון KV שטוח — מצביעים על עומסי עבודה מולטימודליים עם הקשר ארוך: תמלולי וידאו באורך שעה, אוספי מסמכים גדולים, ניתוח רב-סבבי מורחב עם תמונות בהיסטוריה. אלה עומסי עבודה אמיתיים, והארכיטקטורה היא הימור סביר עליהם. ההימור פשוט טרם נמדד.
יש ניואנס לגבי שתי אסטרטגיות הדחיסה ששווה להחזיק בו. רזולוציה מקורית ודגימה למטה פי 16 אינן פשוט טובות יותר או גרועות יותר. מקודד ברזולוציה מקורית מוציא טוקנים כדי לשמר פרטים עדינים, וזה מה ש-OCR ועיגון צריכים. דגימה למטה פי 16 מוציאה פחות טוקנים ומסתכנת לאבד בדיוק את אותו פירוט. מה נכון תלוי בשאלה אם המשימה שלך היא לקרוא טופס צפוף או לתאר סצנה, ומצב 4x/16x המתחלף של MiniCPM-V 4.6 היה קיים בדיוק משום שהתשובה משתנה לפי משימה. אחד הדברים שהקונפיגורציה לא אומרת הוא אם 4.7 שמר על המתג הזה.
היכן נתב מתאים, והיכן לא
שני המודלים האלה הם משקלים שאתם מגישים בעצמכם. לא North Micro Vision Instruct ולא MiniCPM-V 4.7 הם מודלים מתארחים ב-OrcaRouter, ואין כאן שום דבר שצריך להתפרש כטענה שכן. שאלת הניתוב נכנסת שלב אחד מאוחר יותר, כאשר המודל הקטן באירוח עצמי עושה את העבודה השגרתית ומשהו גדול יותר צריך לטפל במקרים שהוא נכשל בהם. ההעברה הזו היא בדיוק מה שראוטר עם מפתח יחיד נועד לעשות — יותר מ-200 מודלים מספקים שונים, כל אחד במחיר המחירון שלו, בלי תוספת מחיר מצדנו, עם מעבר אוטומטי לגיבוי כאשר ספק אחד נחלש — וכדאי שהממשק יהיה מסודר לפני שתזדקקו לו, כי היום שבו הערכת ה-4.7 שלכם מצליחה הוא היום שבו תרצו נקודת קצה שנייה בלי חוזה שני.
פסק הדין, ומה ישנה אותו
Cohere שחררה מודל. OpenBMB שחררה צ׳קפוינט. בכל ציר שהקורא יכול לפעול לפיו — רישיון, בהירות הרישיון, התנהגות מתועדת, מוכנות לכוונון עדין, קוונטיזציה, כיסוי שפות — North Micro Vision Instruct הוא התשובה היום, וזה לא צמוד. זו אינה טענה על יכולות, מפני שאין אפשרות להשוות יכולות. MiniCPM-V 4.7 הוא בערך פי עשרה ממספר הפרמטרים של המודל שאליו הוא מושווה, ולא פרסם דבר כדי להצדיק או להפריך את הגודל הזה. העמדה הישרה היא להתייחס אליו כממתין: תוצר אמיתי ממעבדה עם רקורד אמיתי, שיושב במאגר שחסר בו קובץ אחד שהיה משנה הכול — ה-README.
