MiniCPM-V 4.7 対 Moondream 3.1 9B A2B：そのうち一方がAPIを失うまであと1週間

2026年11月13日、Moondream Cloudはサービスを終了します。これはMoondreamがPrime Intellectに加わると発表してから30日後のことであり、今日、Moondream 3.1 9B A2BとMiniCPM-V 4.7を比較する際に意思決定に最も関係する事実です。これらのモデルの一方は、まもなくホスティングが終了するホスト型サービスです。もう一方はそもそもホスト型サービスではありませんでした。OpenBMBは2026年10月6日と7日にMiniCPM-V 4.7をオープンウェイトとして公開し、10月12日にモデルカードとApache-2.0ライセンスを追加し、サービングは利用者に委ねました。

その非対称性は、通常の比較を逆転させる。スペックシート上では、Moondream 3.1 9B A2B は約20億がアクティブな90億パラメータのスパースモデルで、構造化された知覚プリミティブを中心に構築されており、MiniCPM-V 4.7 35B-A3B は約30億がアクティブな352億パラメータの混合エキスパートモデルで、262,144トークンのコンテキストで画像、文書、動画を読み取ることを中心に構築されている。調達シート上では、一方にはあと7日間だけ公開されたトークン単価があり、もう一方には価格がまったくない。どちらの事実も同時に真であり、どちらを重視するかは、プロトタイピング中か運用中かによって決まる。

各モデルが実際に何のためにあるのか

Moondream 3.1 9B A2B は2026年7月7日にリリースされた。ベンダー自身のモデルページによれば、これは疎な混合エキスパートモデルであり、8つのエキスパートにトップ2ルーティングと1つの共有エキスパートを加えた構成で、総パラメータ数9.0B、トークンあたりのアクティブパラメータ数2.0B、コンテキスト長32,768トークンを持つ。さらに意図的な制限として、1回の呼び出しにつき画像1枚、出力はテキストのみで、ネイティブの動画処理や複数画像の推論は行わない。文章の代わりに、構造で答えるのが特徴だ。ネイティブ機能はquery、caption、point、detect、segmentであり、pointとdetectの出力は座標である。そのためベンチマーク表はキャプションスコアではなく検出F1で埋め尽くされている。

MiniCPM-V 4.7は逆張りの選択だ。単一画像、複数画像、動画を扱い、25万トークンのコンテキストを保持し、言語で答える。OpenBMBが公表している数値は理解力の数値だ。MMMUで80.2、OCRBenchで91.2、CharXiv推論で75.6、LongVideoBenchで68.9、MathVerseで86.5。モデルカードには点・検出・セグメンテーションのプリミティブはない。猫を囲むボックスが欲しければ、言葉で要求し、その言葉を解析する。

• コンテキスト — Moondream 3.1 9B A2B では 32,768 トークン、MiniCPM-V 4.7 35B-A3B では 262,144 トークン。

• 入力 — Moondreamは1回の呼び出しにつき1枚の画像、MiniCPMは単一画像・複数画像・動画に対応。

• 出力形式 — Moondream では構造化されたクエリ、キャプション、ポイント、検出、セグメンテーションの結果、MiniCPM では自由テキスト。

• ライセンス — Moondream Model License 1.0 は商用利用、セルフホスティング、ファインチューニングを許可し、汎用目的の Moondream 推論をホスト型サービスとして提供することを制限しています。一方、MiniCPM-V 4.7 は Apache-2.0 であり、そのような条項はありません。

• ディスク上の重み — Moondream 用の 9B スパースチェックポイントに対し、MiniCPM-V 4.7 35B-A3B では 16 シャードにまたがる約 70 GB の BF16 重み、1B の兄弟モデルでは 3.1 GB。

11月13日の崖、そして実際に何が変わるのか

買収はPrime Intellectが2026年10月13日に、Moondreamがその翌日に発表した。オープンウェイトは同じライセンスの下でオープンのままとなり、Photonを通じたセルフホスティングは無料で続けられ、MoondreamはPrime内の小型マルチモーダルモデル向けブランドとして存続する。終了するのはマネージドクラウドで、推論とLensのファインチューニングはいずれも11月13日に終了し、未使用クレジットは返金され、顧客は買収企業のプラットフォームへ案内される。

ホスト型エンドポイントを前提に構築したチームにとって、それは期限付きの移行だ。重みは消えないが、運用の形は消える。トークンごとの課金も、マネージドなスケーリングも、ベンダー側のレイテンシ保証もなくなる。公開されているクラウド価格表では、Moondream 3.1 9B A2B はリアルタイム階層で入力100万トークンあたり0.30ドル、出力100万トークンあたり1.00ドル、バッチではその半額で、低ボリュームではセルフホストの採算がほとんど合わないほど安かった。11月13日以降、比較は価格対価格ではなくなる。所有するGPU対、呼び出すモデルだ。

MiniCPM-V 4.7にはそのマネージド層がそもそも存在しなかった。ファーストパーティの提供経路はOpenBMB自身のModelBest APIのみで、esp32-eyeの猫モニター構成が35Bの同一性チェックに使っているのはこれであり、残りは自前で用意したハードウェア上で動かすvLLM、SGLang、llama.cpp、Ollamaだ。初期の手間は増えるが、他社の企業カレンダーに振り回されるリスクは減る。この30日間を踏まえると、後者の性質にはそれなりの価値がある。

決して達成されないベンチマーク

これら2つのモデルの間には共通のベンチマークが存在せず、2つの表は異なる能力を測定している。Moondreamの数値は同モデル独自のもので、独自のPhotonエンジンを用いて単一のH100上でバッチサイズ16で測定されており、タスクは検出と計数である。COCOで81.46、ODinW-13で93.94、Dense200で74.61、CountBenchで90.35、PixMo-Countで88.68、RefCOCO-Mで87.1となっている。文書に関する数値——DocVQAで88.6、ChartQAで86.01——は相応に良好だが、検出スコアよりはかなり低い。数学については単純に欠けている。リリースノートにはGSM8Kやその他の算術ベンチマークが一切報告されておらず、比較すべき数学の数値も、どちらかを裏付ける証拠も存在しない。

MiniCPMの数値はOpenBMBのもので、ベンダーのモデルページに文章の箇条書きとチャート画像として公開されており、数値表も独立した再現もない。その強みはMoondreamの逆で、OCRBench 91.2、CharXiv推論75.6、LongVideoBench 68.9、MMMU 80.2である。検出F1、カウントスコア、マッティングやセグメンテーションの結果は公開されていない。これらをネイティブには行わないためだ。

唯一比較できるのはOCRだが、そこでも評価ハーネスは異なる。Moondreamは文書質問応答のスコアであるDocVQAで88.6を報告し、MiniCPMはテキスト認識のスコアであるOCRBenchで91.2を報告している。これらは同じテストではなく、差を取るべきではない。これを一つの列に並べる人は、何の意味もない数字を生み出している。

それぞれがどこで壊れるか

Moondreamの文書化された限界は具体的で有用だ。約10ピクセルより小さいテキスト、約12ピクセルより小さい物体、1フレーム内に50を超えるインスタンス、そしてネイティブの動画サポートがないこと。これらは知覚プリミティブの境界であり、誠実なものだ。画像が商品写真、棚の撮影、航空写真、混雑したシーンなら、それらは実際に失敗する前に失敗モードを説明してくれる。

MiniCPM-V 4.7の限界はあまり明確に文書化されておらず、それ自体が一つの知見である。モデルカードは、iPhone 17 Pro Max上で約3GBのメモリを使用し、毎秒13トークン以上のオンデバイス推論を主張している。この数値はLookahead Expert Scheduling、レイヤーごとの量子化、DSpark投機的デコーディングがすべて連携して機能することに依存しており、第三者による再現はまだない。最も詳細な公開デプロイであるesp32-eyeビルドでは、1Bの兄弟モデルが似た4匹の猫を区別するのに信頼できないことが判明し、識別を35Bに移した。これは有用な否定的結果である。小さい方のバリアントは存在検出器であり、細粒度の認識器ではない。

ハードウェアにも非対称性がある。Moondream 3.1は9Bのスパースモデルで、Photonを通せば単一の最新GPU上で快適に動作し、ベンダーがバッチ16で毎秒34リクエストと公表できるのはそのエンジンのおかげだ。MiniCPM-V 4.7 35B-A3Bは大量のVRAMか、OpenBMBがスマートフォン向けに構築したストリーミングエキスパート機構のどちらかを必要とし、1Bの兄弟モデルはほとんど何も必要としない。ハードウェア面で両者を選ぶことは、実質的に中型モデル1つと2サイズのファミリーのどちらかを選ぶことになる。

今週実装するのであれば

判断ツリーは短い。タスクが「オブジェクトを見つけ、数え、輪郭を特定して座標を返す」なら、Moondream 3.1 9B A2B のほうがより直接的なツールであり、11月13日という日付が変えるのは実行場所だけだ。Photon経由のセルフホストで、汎用目的のMoondream推論の再販を禁じるライセンスの下で実行する。タスクが「この文書、このダッシュボード、またはこの動画を読んで、何が書かれているか教えて」なら、MiniCPM-V 4.7 35B-A3B のほうが適しており、それは常にセルフホストの判断だった。

どちらにもコミットしたくないなら、実用的な道は、自分のデータでオープンウェイトを評価している間、読解作業にはホスト型の汎用モデルを使うことです。そこでルーターが役割を果たします。OrcaRouter は1つのキーで200以上のモデルをプロバイダーの定価に対して0%のマークアップで提供し、自動フェイルオーバーを備えているため、パイプラインが単一の上流の存続に縛られることはありません。Moondream 3.1 9B A2B も MiniCPM-V 4.7 も現在そのカタログにはないため、これは周辺アーキテクチャに関する助言であり、当社がどちらかのモデルを提供しているという主張ではありません。

この1か月で明らかになったのは、モデルの可用性が今やサプライチェーンの問題だということだ。モデルは優れていて、オープンウェイトで、十分に文書化されていても、それを作った企業が買収されたために、30日前の通知でマネージドエンドポイントを失うことがある。それをうまく対処できたチームは、コードの設定ファイルにベースURLがあり、その背後に第2の選択肢があったチームだった。

公平にまとめると、これらは代替品ではない。Moondream 3.1 9B A2B は知覚コンポーネントであり、そのホスト版には時計が動いている。MiniCPM-V 4.7 は読解モデルで、2つのサイズがあり、失うホスト版もない。まず仕事を選び、次にモデルを選び、その後、選んだものが来週の金曜日にもまだ応答するかを確認せよ。