MiniCPM-V 4.7 1B vs MiniCPM-V 4.7: 2つのチェックポイント、1つの名前、そしてまったく異なる役割

MiniCPM-V 4.7 というチェックポイントは存在しない。OpenBMB がそれを公開したことは一度もなく、そこに置かれているはずのモデル URL は、重みのページではなく認証エラーを返す。この名前はシリーズ名なのだ。2026年10月12日、そのシリーズは、読者がこの名で妥当に指しうる2つのものを出荷した。MiniCPM-V 4.7 1B ——スマートフォンのワーキングメモリに収まるよう設計された、15.5億パラメータの密なモデル。そして、ローンチにおけるあらゆる主要な主張——オンデバイスのデモ、パレートフロンティアの図、「オンデバイスで快適に動作する初のオープンソース MoE」という言葉——を担う、350億パラメータのスパースな Mixture-of-Experts チェックポイントである。両者を比べることは公平な勝負ではなく、そもそもそうなるようには作られていない。それは、どれだけのメモリを費やす覚悟があるかという問いであり、そしてベンダー自身の数値が、それを費やすに足るほど強いのかという問いなのだ。

その名前はモデルではなくシリーズです

MiniCPM-V 4.7 という名前を冠するリポジトリが2つあり、3つ目はサフィックス付きでその名前を冠している。openbmb/MiniCPM-V-4.7-1B は 2026年10月6日 17:40 UTC に作成された。openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B は 10月7日 07:07 UTC に続いた。openbmb/MiniCPM-V-4.7-1B-DSpark — 小型モデル向けの2億1300万パラメータの投機的ドラフトヘッド — は10月8日に登場した。3つとも Apache-2.0 である。素の openbmb/MiniCPM-V-4.7 リポジトリは存在せず、はっきりそう言っておく価値がある。というのも、かなりの報道が、あたかも存在するかのように書いており、片方の名前で別の数値一式を引用しているからだ。OpenBMB の README はリリース自体を10月12日としている。日付が必要ならこれを使うべきだ。リポジトリは先にアップロードされ、4日後に発表されたという、ごく普通の順序である。

「1B vs 4.7」を誠実に捉えるなら、それは同じ名前を持つ小型モデルと大型モデルの比較ではない。それは、そのシリーズが実際に提供している2つのサイズクラスの比較であり、そのうちの一方が、シリーズ名だけで見つかる唯一のものになっている。

1Bとは実際に何なのか

safetensors メタデータから読み取ると、dense チェックポイントは BF16 で 1,554,476,272 個のパラメータです — 単一の重みファイルで約 3.11 GB で、これは携帯端末を検討している人なら誰でも注目する数字です。その言語バックボーンには qwen3_6_text というタグが付いており、24 層で隠れサイズは 1024、そのアテンションは 3 つの線形に対して 1 つのフルというパターンを採用しています。24 層のうち 18 層が線形経路を取り、6 層が従来型のアテンションを実行します。語彙数は 248,094 トークンです。ビジョンタワーはこの系統固有の minicpmv4_7_vision — 27 層、隠れサイズ 1152、パッチサイズ 14、画像サイズ 980 で、言語スタックの 6 層目に挿入されています。文書作業では、他のどの設定よりも重要な 2 つの設定があります: downsample_mode は 16x、および mrope_mode は canvas です。これは、スライスされた画像全体で空間構造を保つためにこのファミリーが用いるマルチモーダル回転埋め込み方式です。最大位置埋め込みは 262,144 なので、コンテキストウィンドウは名目上のものではなく、真の 256K です。

執筆時点で、このリポジトリは14ダウンロード、22いいねを示している。これは小さな数字であり、コミュニティがこれまでにこのモデルをどれだけ活用してきたかを正直に示す尺度である。

フラッグシップとは実際に何なのか

35B-A3BチェックポイントはBF16で35,212,875,824パラメータ——16個のsafetensorsシャードに分散した70.4 GBで、これは単一ダウンロードにおけるdenseモデルの22倍のサイズです。アーキテクチャとしてはまったくの別物です。40層、hidden size 2048、そして256個のエキスパートのうちトークンごとに8個が有効なスパースMoEフィードフォワードを備え、moe_intermediate_sizeは512に設定されています。語彙は248,144で、1Bよりわずかに広くなっています。アテンションパターンは同じアイデアをより深くしたもの——30の線形層に対して10のフル層です。これはMiniCPM-Vシリーズ初のMoEであり、ベンダーの効率性の話が実際に焦点を当てているチェックポイントでもあります。OpenBMBの主張は、iPhone 17 Pro Maxで約3 GBのメモリを使って毎秒13トークン以上、Lookahead Expert Schedulingが層をまたいでエキスパートの重みをプリフェッチすることでスパースルーティングがメモリ帯域で停滞しないようにし、さらにペアとなるMTPヘッドと4x/16xの混合視覚トークン圧縮を備えているというものです。これらはベンダー自身がベンダーのデモ上で測定したベンダーの数値です。まだ誰もそれを再現していません。リポジトリは166ダウンロードと43いいねを示しており、1Bが集めた注目の10倍です。

次元ごとの比較

6つの次元、両側、それぞれの数値がどれほどの重みを持つかについての注記付き。

• パラメータと形状 — MiniCPM-V 4.7 1B：1.55B の dense で、すべてのパラメータがすべてのトークンで有効です。MiniCPM-V 4.7 のフラッグシップ：総計 35.2B、sparse で、トークンあたり 256 個のエキスパートのうち 8 個が有効です。この2つの合計値は比較できる量ではありません。トークンあたりの計算量を決めるのは MoE のアクティブな計算予算であり、OpenBMB はそれを公表していません。「A3B」は測定値ではなく、名前の一部として読んでください。

• 重みフットプリント — MiniCPM-V 4.7 1B：BF16 の単一ファイルで 3.11 GB。これこそが、これが存在する理由そのものだ。MiniCPM-V 4.7 35B-A3B：BF16 で 16 個のシャードにまたがり 70.4 GB。ベンダーのオンデバイス 3 GB という数値が当てはまるのは、より大きなモデルに量子化とエキスパートストリーミングを施した後だけで、生のダウンロード時ではない。

• アテンションとコンテキスト — 両方とも：256Kポジション、3:1の線形対フルアテンションのパターン、そして同じ canvas mRoPEモード。MiniCPM-V 4.7 1Bはこれを24層で実行し、フラッグシップは40層で実行する。これは、2つのモデルが真に同じ設計をスケールさせた唯一の次元である。

• ビジョンパス — 両方とも：ファミリー独自の minicpmv4_7_vision タワーで 16x ダウンサンプリング。違いは圧縮ステップの反対側にあります：フラッグシップのチャートは 4x/16x の混合スキームを謳っていますが、1B はそれを謳っていません。

• ライセンス — 両方：Apache-2.0。リポジトリ内で宣言されており、プロジェクトの README でも明記されている。これが重要なのは、同じシリーズが1週間前に見せていた姿とは正反対だからである。どちらのチェックポイントについても、ここで報告すべき曖昧さはない。

• 品質の根拠 — MiniCPM-V 4.7 1B：ベンダー提供のチャートのみ。MiniCPM-V 4.7 35B-A3B：ベンダー提供のチャート、iPad M4およびiPhone上のベンダーデモ動画、公表されたオンデバイスでのトークン毎秒の主張。どちらも独立した評価を受けておらず、どちらも固定されたハーネスに対して第三者によるベンチマークが行われていない。

ベンダー自身の図表が主張していること

OpenBMBは両方のチェックポイントについてベンチマークチャートを公開しており、それらが何をサポートできるかの違いは示唆に富む。1Bのチャートでは、モデルはMMBench 83.17、OCRBench 86.10、OmniDocBench v1.6 85.39に位置づけられ、同じ図で隣に並ぶ前世代の1.3Bクラスモデルを3項目すべてで上回っている（それぞれ81.89、83.80、82.52）。これらはベンダー報告であり未再現であり、またチャート自体の列ラベルは注意深く読む必要がある。というのも、その中の1行がこの規模のモデルとしては信憑性のない値を印字しているからだ。絶対値はマーケティングとして扱い、前世代に対する差分のみを内部的な論理を備えた唯一の部分として扱うべきだ。

35B-A3Bのチャートは、比較対象がより混み合っているため、より判読しやすい。これには MMMU 80.22、MathVista 88.00、OCRBench 91.20、OCRBench_v2 68.47、OmniDocBench v1.6 94.24、CharXiv reasoning 75.60、TextVQA 84.99、CCOCR 81.14 が報告されており、比較対象には35B-A3BクラスのMixture-of-Expertsモデル2つ、31B Gemma、27B Qwen3.8が含まれる。ベンダー自身の数値では、MoEはほとんどの行で僅差で勝ち、いくつかは負けている——MMMU-ProとMathVisionは逆の結果だ。繰り返すが、ベンダー報告であり、未再現である。唯一公平な読み方は「ベンダーは同等以上だと考えている」であって、「同等以上である」ではない。

解決するというよりは指摘しておく価値のあるラベリング問題がある。リポジトリの名前は1Bとなっている。Hugging Faceのサイドバーでは、このモデルは2Bパラメータと説明されている。safetensorsのメタデータには1,554,476,272——約1.55B——と記されている。ベンダー自身のチャートでは、その行は1.3Bとラベル付けされている。4つの情報源、4つの数字、そしてそのうち最小のものが、マーケティングが指し示すチャートの中にある。これはどれもモデルの動作を変えるものではないが、スペックシートに照らしてメモリを見積もるのであれば、どのラベルではなく、3.11 GBのファイルを基準にしよう。

実際にどっちが欲しいの？

制約がスマートフォン、ラップトップ、単一の小型GPU、あるいは電力予算を伴う何かであるなら、候補になるのはこれらのうち1つだけです。MiniCPM-V 4.7 1Bが存在するのはまさに、256Kコンテキストのマルチモーダルモデルを数ギガバイトに収めるためであり、商用利用を許可するライセンスで提供され、量子化エコシステムもすでに整っています——GGUF、AWQ、GPTQ、int4およびFP8ビルド、さらにRockchip、Houmo、Intel、AMD、ArmのハードウェアベンダーとOpenVINOによる初日サポート付きです。3 GBのフットプリントでオンデバイスのOCR、スクリーンショット理解、ドキュメント解析を行うなら、この問いに答えるのはこのシリーズのこのバージョンです。

MiniCPM-V 4.7 35B-A3Bは別の問いに答える。それは同じ製品の大型版ではなく、トークンあたり8エキスパート分のコストしか払わずに35Bクラスの品質を維持しようとする試みであり、ベンダーのスループット主張が正しければ、両者の中でより興味深いエンジニアリング上の成果である。また、BF16で70.4 GBというサイズから、サーバーまたはワークステーション向けのダウンロードであり、そのオンデバイス展開は、Hubから得られるファイルを通じてではなく、量子化とエキスパートストリーミングを通じて成立する。

ルーターが適する場合と、適さない場合

どちらのチェックポイントも OrcaRouter 上ではホストされていません。MiniCPM は当社のカタログには一切掲載されておらず、これらのいずれかを動かしたい人にとって正しい助言は、重みをダウンロードして自分でサーブすることです — llama.cpp、Ollama、vLLM、SGLang はいずれもこのアーキテクチャをサポートしており、上記の初日サポートのリストは、これほど新しいリリースとしては異例なほど広範です。ルーティングの話が出てくるのはその次の段階、つまり特定のリクエストに対してローカルの小規模モデルでは足りず、処理をホストされた何かに委ねなければならないときです。この引き継ぎは2つ目の契約ではなくルーティングの判断です。OrcaRouter は、各プロバイダーの定価のまま何も上乗せせずに、1つのキーの背後に200件ほどのホスト済みモデルを並べ、プロバイダーが劣化したときにはフェイルオーバーを行います。そのリストにあるホスト済みビジョンモデルの中には、1B と同じ重量級に属するものがいくつかあります — qwen/qwen3-vl-8b-instructとその thinking バリアント、qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instructは重量級向け、そしてdeepseek/deepseek-v4-flash-vision-expは長いコンテキストの文書作業向けです。それはこのファミリーの上の階層であり、その代替ではありません。各モデルが線のどちら側にあるのかは明確にしておく価値があります。

何を見るべきか

この比較の決着をつけるものは2つあり、どちらもまだ存在しない。1つ目は独立した評価だ。同じハーネスを両方のチェックポイントに対して、同じハードウェア上で、ベンダーがプロンプトを選ぶことなく実行したものだ。それが登場するまでは、本記事のあらゆる精度の数値はベンダー自身によるものであり、その旨を付して引用すべきだ。2つ目はDSparkのドラフトヘッドで、これは1B向けにすでに公開されており、スマートフォン上で小規模モデルの推論を実質的に高速化する仕組みだ。投機的デコーディングがこの規模で宣伝どおりに機能するなら、denseな1Bはそのサイズから想像されるよりずっと優れた答えとなり、35B-A3Bはリクエストが本当にそれを必要とするときにだけ手を伸ばすモデルであり続ける。

何も待つ必要がないのは、ライセンス、アーキテクチャ、フットプリント、そしてツーリングです。これらはリポジトリにあり、両方のチェックポイントで Apache-2.0 であり、2つのうちどちらをあなたのハードウェアに載せるべきかを今日決めるのに十分です。

そのパターンのホスト型の部分は、2つ目の契約ではなくルーティングの判断です。 各プロバイダーの定価に当社が上乗せするマークアップはありません MiniCPM-V 4.7 のどちらのチェックポイントも OrcaRouter 上のホスト型モデルではありません。どちらもご自身でホストする重みです。