MiniCPM-V 4.7にモデルカードが公開：OpenBMBがベンチマーク、ライセンス、オンデバイスでの主張を公表

MiniCPM-V 4.7 は、生まれてから最初の6日間、README のない 70 GB の bfloat16 テンソルのフォルダーでした——モデルカードも、ライセンスタグも、ベンチマーク表も、それが何のためのものかを示すものは何もありませんでした。それが変わったのは 2026 年 10 月 12 日、OpenBMB が完全なモデルカードを openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B にコミットし、Apache-2.0 ライセンスを宣言し、MiniCPM-o リポジトリの README を書き換えて新しいシリーズを先頭に掲げ、iOS、Android、HarmonyOS デバイス向けのオープンソース MLLM リリースとして発表したときです。同じドキュメント整備で 1B の姉妹モデルにも手が入り、今では同一のカード構成を備えています。本稿はその差分についてです——カードが実際に主張している内容、それらの主張のうち自分で確認できるもの、そして今日ではベンダー提供の PNG 内のピクセルとしてしか存在しないものについて。

10月12日に何が到着し、そしてすでにそこにあったものは何だったのか

重みは動かなかった。openbmb/MiniCPM-V-4.7-1Bは2026年10月6日17:40 UTCに作成され、openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3Bは10月7日07:07 UTCに作成された。どちらも最終更新タイムスタンプは依然として10月12日を示している。その最終日はパラメータではなく文章に費やされたからだ。10月12日の35Bリポジトリのコミットログは、ドキュメント整備の集中ラッシュだ：モデルカードを追加 16:08、モデルカードを更新 16:15、35BA3B をリネーム 16:23、メタデータを追加 16:26、アセットの URL を絶対パスに 16:50、さらに4件のget started を追加コミットが17:07まで続き、そしてLES ドキュメントにリンク 17:09。履歴のその行より下はすべてinitだ。リポジトリは、18個のファイルとカードなしの状態から、画像、評価チャート、デプロイ手順、ライセンスを備えたドキュメント付きリリースへと、およそ1時間で変わった。

それはこの発表をどう読むべきかに関わる。なぜなら、ローンチ投稿とローンチそのものは同じではないからだ。10月12日にチェックポイントが変わったわけではない。変わったのは、MiniCPM-V 4.7が説明のないアップロードではなくなり、紙の上で評価できる製品になったことだ。

2つのバリアントと、それらが同じリリースではない理由

この発表では2つのモデルが説明されており、それらはビジョンタワーより下ではアーキテクチャ上無関係です。一方はスパースなMixture-of-Expertsで、もう一方は小規模な密なモデルです。

• MiniCPM-V 4.7 35B-A3B — スパースMoEとして総パラメータ数352億、256個のエキスパートでトークンごとに8個がアクティブ、テキスト層40、隠れ次元2,048、クエリヘッド16、キー/バリューヘッド2、最大位置262,144トークン、語彙数248,144。

• MiniCPM-V 4.7 1B — dense な qwen3_5_textバックボーン、隠れ次元1,024で24層、クエリヘッド8個に対してキー/バリューヘッド2個、同じ262,144トークンのコンテキスト、語彙数248,094、単一の3.1 GB safetensorsファイル。

• 共有ビジョンタワー — minicpmv4_7_vision、隠れサイズ1,152で27層、パッチサイズ14、画像サイズ980、テキストスタックの6層目に挿入。

• 圧縮 — 4xと16xを混在させたビジュアルトークンのダウンサンプリング。OpenBMBがLLaVA-UHD v4の成果としている、ViT内部での早期圧縮技術を採用しています。デフォルトは16xで、4xはより細部まで保持する設定です。

• アテンション構成 — 両方のバリアントで3対1の繰り返しパターン：3つの線形アテンション層の後に1つのフルアテンション層が続き、35Bモデルの40テキスト層にわたって10回繰り返されます。

• ライセンス — 両方とも Apache-2.0 で、カードのフロントマターに明記されています。いずれのリポジトリもライセンス条項を明示するのは、これが初めてのことです。

35B-A3Bは、発表が真っ先に取り上げるモデルであり、興味深いエンジニアリングの物語を伴うのもこのモデルだ。売り込みの核心は、350億個のパラメータを格納したスパースMoEをスマートフォンでスムーズに動作させられるようにできる、という点にある。

オンデバイスという主張こそが実際の新規性であり、それはスケジューリングの問題だ

携帯端末でMoEを動かそうとしたことがある人なら、その壊れ方はよく知っている。総パラメータはストレージ上に存在し、トークンごとに活性化するのはごく一部にすぎない。そして、すべてのエキスパートを保持するだけのRAMも帯域幅もないデバイスでは、重みがページインとページアウトを繰り返す。その結果、デコード速度は会話が成り立たないほどになる。明白な回避策——プロンプト全体を通じてルーターを固定のエキスパート部分集合にロックする——は高速化をもたらすが、モデルが本来なら選んでいたはずのエキスパートにトークンが到達できなくなるため、静かに能力を奪ってしまう。

OpenBMBの答えは、3つの技術を積み重ねたものであり、そのカードはそれぞれが何をするかについて異例なほど具体的だ：

• Lookahead Expert Scheduling (LES) — クロスレイヤーなルーティング予測器が、次のレイヤーで必要になる可能性の高いエキスパートを事前に読み込み、実際のルーターが選択したエキスパートを優先しつつ、その計算を、他にまだ必要な処理の負荷とオーバーラップさせます。このカードは、予測が駆動するのはプリフェッチとスケジューリングのみであると慎重に明記しています。計算はあくまでモデル自身のトークンレベルのルーティングに従い、予測が外したエキスパートも通常どおり読み込まれて評価されます。

• きめ細かなレイヤー単位の量子化 — エキスパートの重みのフットプリントとメモリトラフィックを削減し、読み込みパターンがデバイス上のメモリと帯域幅に収まるようにします。

• DSpark投機的サンプリング — ドラフトモデルのパスをデバイス推論ループに統合し、スケジューリングや量子化と並んで動作します。

見出しの数字は、35B-A3B が iPhone 17 Pro Max 上で毎秒13+トークンというものだ。これはベンダーによる測定であり、私たちが見たこともないデバイス上で、私たちが実行したこともないアプリを使って得られたもので、このリリースの中で唯一、研究室の外の誰かが再現するまでは最も保留して受け止めるべき数値だ。また、これは「性能を犠牲にすることなくオンデバイスでスムーズに動作する初のオープンソースMoE」という枠組み全体が依拠する主張でもある——定義上、反証が難しい主張だ。というのも「性能を犠牲にすることなく」は、ベンダーが選ぶベースラインに対して測られるからである。

カードの中で本当に新しい情報にあたる部分：エコシステム一覧

10月12日より前には、公開されたサービングレシピはまったく存在しなかった。カードには現在、モデルが連携することが想定されるフレームワークが明記されており、そのリストは、ベンチマークがどういう結果になっても役立つほど広範だ：

• 推論 — SGLang、vLLM、llama.cpp、Ollamaを備え、transformers serveパス（OpenAI互換のローカルエンドポイント向け）と、Intel CPU、GPU、NPU向けのOpenVINOパスを提供します。

• ファインチューニング — SWIFTとLLaMA-Factory、さらにOpenBMBがSelf-Replay Fine-Tuningと呼ぶトレーニングレシピ。能力を拡張しつつ忘却を抑える低コストな方法として位置づけられている。

• 量子化 — GGUF、BNB、AWQ、GPTQ、FP8に対応し、35BモデルのAWQ、GPTQ、int4、FP8、GGUFの各バリアント用に個別のリポジトリが公開されています。

• ハードウェア — Rockchip、Houmo、Intel、AMD、Armのチッププラットフォームでday-0サポートを謳い、iOS、Android、HarmonyOSへの展開にも対応。

• ツール群 — 単一画像チャット、複数画像チャット、動画、OCR、PDF解析、ビジュアルグラウンディングのタスクガイドをまとめたクックブックに加え、スマートフォンアプリを収めたエッジデプロイメント用リポジトリ。

• 投機的デコーディング — 35Bと1Bの両ターゲット用に個別のDSparkドラフトチェックポイント。

実用的な影響は、MiniCPM-V 4.7 が「ローダーを自分で書かなければならない」から「少なくとも4つのサービングスタックに文書化された道筋がある」へと移ったということだ。ローカルでの試用に時間をかける前にカードを待っていたなら、もう待つ必要はない。オンデバイスの数値が本物であるという独立した証拠を待っていたなら、待つ必要は依然としてある。

ベンチマークが立証することと、しないこと

モデルカードの評価セクションは、それが何であるかについて正直です。ベンダー報告であり、独立して再現されたものではありません。2つの比較主張が明示的に行われており、どちらも絶対スコアではなく比較として述べられています。Instructモードでは、35B-A3BはQwen3.6 35B-A3Bよりも短い推論時間でより高い総合スコアに到達すると主張されています——これは性能対レイテンシの主張であり、生の品質に関する主張ではありません。1Bバリアントは、MiniCPM-V 4.6の中核能力を改善し、総合スコアと推論効率の両方でQwen3.5 0.8Bを大幅に上回ると主張されています。

ここが特筆すべき点です。実際の数値は本文中にはありません。評価セクションは5枚のリンクされた画像——35Bモデルの視覚言語タスクの総合性能チャート、言語チャート、1Bチャート、性能と効率のフロンティアプロット、オンデバイス速度比較GIF——で構成されており、それらの周辺のテキストが語りを担っていて、数値は示していません。READMEにはベンチマーク別の表がないため、引用できる機械可読なスコアは存在せず、したがってこの記事が数値として引用できるものもありません。「Qwen3.6 35B-A3Bより総合スコアが高い」が、現在の公開記録で得られる最も正確な表現です。

そこから二つの帰結が導かれる。第一に、MiniCPM-V 4.7 は、監査済みの比較のために通常参照する中立な第三者のリーダーボードに掲載がない——推論指数も、エージェント指数も、独立採点されたマルチモーダルスコアもない。第二に、OpenBMB が打ち出している集計値は、ベンダー自身が選んだベンチマーク群をまたいだ独自の合成指標であり、つまり「より高い総合スコア」という主張は、その背後にある重み付けと同じ程度にしか意味を持たず、しかもその重み付けも公開されていない。これはどれも数字が間違っているということではない。数字が未監査であるということで、それは別の話であり、この区別が最も重要になるのは、まさに数字が最も強いところである。

今日、自分で確認できること

宣伝文句を取り除けば、堅牢で検証可能な中核があり、そのすべては誰も信用しなくてもリポジトリから読める：

• 重みのバイト数 — 35Bモデルの16個のsafetensorsシャードで、合計70,425,903,448バイト。BF16の35.2Bチェックポイントと整合しており、1Bモデルは単一の3.1 GBファイルです。

• アーキテクチャ — 上記の構造に関する数値はすべてconfig.jsonに記載されており、公開されていて、カードの記述と一致します。

• ライセンス — Apache-2.0、カードのフロントマターで宣言されており、今や曖昧さはありません。商用利用にとって、これは今回のリリースで最も重要な一行であり、新たに追加されたものです。

• 量子化バリアント — AWQ、GPTQ、int4、FP8、GGUF のリポジトリが存在し、ダウンロード可能であるため、重みレベルでのデプロイは決して理論上の話ではありません。

• 採用の兆候 — 35Bリポジトリは10月13日時点で約166ダウンロード、38いいねに達しており、説明のないアップロードだった当時のほぼゼロに近い数字からは増えたものの、パレートフロンティアを謳うリリースとしては依然として小さい数字にとどまっている。

あなたが検証できないのは、このリリースの看板となっている主張だ。すなわち、何も犠牲にせずにスマートフォン上で動く初のオープンソースMoEであり、毎秒13トークン以上を出すという主張である。それは、iPhoneとストップウォッチを手にした第三者による確認を待っている。

ルーターが適する場合と、適さない場合

MiniCPM-V 4.7 は OrcaRouter では提供されていません。これはオープンウェイトのチェックポイントであり、つまりモデル自体は自分でホストするもの——ワークステーションでも、GPU マシンでも、このカードが想定しているスマートフォンでもかまいません。ルーティングレイヤーがその真価を発揮するのは、その反対側です。つまり、セルフホストのビジョンモデルが自分の手に負えないと判断し、難しいフレームをより大きなモデルに引き渡す地点です。OrcaRouter は 200 以上のホスト型モデルを 1 つのキーで利用可能にし、各プロバイダーの定価を 0% のマークアップでそのまま通すため、ベンダーの価格変更は当日に反映され、プロバイダーが劣化したときには自動でフェイルオーバーします。これはまさにハイブリッド構成に必要な形であり、安価なローカルモデルが定型作業をこなし、ホスト型モデルが担いきれないケースを吸収します。

次に見るもの

3つのことがあれば、今回のリリースは文書化された主張から確定した事実へと変わるだろう。35Bモデルの独立した実機測定——iPhone 17 Pro Max、公開済みアプリ、そして独自の計測手段を持つ誰かによる測定——があれば、ピッチ全体が依拠するその数値に決着をつけられる。グラフではなく実際のスコアを載せたベンチマーク別の表があれば、パレート主張を、それが名指しするベースラインと照らして検証できる。そして、中立的なリーダーボード上での実行結果があれば、MiniCPM-V 4.7を、自ら選んだわけではない条件下で評価されたモデルたちと並べて比較できる。それまでは、正直な要約はこうだ。OpenBMBは、本物で、Apache-2.0で、十分に文書化されたモデルを、信頼できるがまだ証明されていない効率のストーリーとともにリリースした。そして、その二つの違いは、まさにカードとベンチマークの違いである。