MiniCPM-V 4.7 35B-A3B vs MiniCPM-V 4.7: Jedna z tych nazw nie jest modelem

Wyszukaj MiniCPM-V 4.7, a znajdziesz kartę modelu, tabelę benchmarków, demo na telefonie i przycisk pobierania. Wyszukaj MiniCPM-V 4.7 35B-A3B, a znajdziesz te same rzeczy, ponieważ to to samo wydanie — i na tym polega cała trudność ich porównywania. Karta modelu OpenBMB zaczyna się od zdania, które rozstrzyga sprawę: MiniCPM-V 4.7 to najnowszy model z serii, dostępny w wariancie 35B-A3B, a 35B-A3B to pierwszy MoE w tej serii. Sama nazwa to baner. Nazwa z przyrostkiem to checkpoint. Postaw po jednej stronie rzadki mixture-of-experts o 35 miliardach parametrów, a po drugiej baner, a nie masz porównania, tylko pytanie o to, który artefakt zamierzałeś pobrać. Odpowiedz na nie, a reszta tej strony to karta specyfikacji.

Nazwy, rozwiązane

Trzy rzeczy odpowiadają na nazwę "MiniCPM-V 4.7", a tylko dwie z nich można pobrać.

• openbmb/MiniCPM-V-4.7 — nie istnieje. Adres URL zwraca błąd autoryzacji, a nie stronę z wagami. Nigdy nie istniał samodzielny checkpoint pod tą nazwą, a materiały, które podają jeden zestaw liczb pod etykietą drugiego, cytują liczby 35B pod nazwą, za którą nie stoi żadne repozytorium.

• Seria — kolekcja Hugging Face utrzymywana przez OpenBMB, obejmująca trzynaście repozytoriów pod szyldem 4.7: bazowy checkpoint 35B-A3B, wersję GGUF, kwantyzacje FP8, AWQ, GPTQ i int4 tego modelu, sparowaną spekulacyjną głowicę draftującą DSpark oraz ponownie tę samą drabinkę sześciu wariantów dla małego modelu. To właśnie tę kolekcję oznacza „MiniCPM-V 4.7”, gdy jest używane jako linia produktowa.

• openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B — punkt kontrolny, którego dotyczy ogłoszenie, utworzony 7 października 2026 o 07:07 UTC, na licencji Apache-2.0, z pełną kartą modelu dodaną 12 października. To jedyna rzecz w tej rodzinie, która obecnie zawiera tabele benchmarków producenta.

Szczera odpowiedź na pytanie „MiniCPM-V 4.7 vs MiniCPM-V 4.7 35B-A3B” jest taka, że sprowadza się ono do wyboru wariantu w ramach jednej serii, a sama nazwa serii nie da ci pliku. Jedynym plikiem, do jakiego prowadzi, jest 35B-A3B, dlatego czytelnicy przychodzą z myślą, że to to samo.

Z czego właściwie składa się premiera

Własny README OpenBMB opisuje dwa warianty i jedną wspólną wieżę wizyjną, a datę wydania podaje na 12 października 2026 — pięć i sześć dni po przesłaniu wag. Ta różnica ma znaczenie, jeśli podajesz datę wydania. Repozytoria utworzono 6 i 7 października; karta, tag licencji, wykresy i ogłoszenie pojawiły się dopiero 12. Parametry nie zmieniły się 12. Dokumentacja tak.

Co obejmuje dokumentacja, w przypadku obu wariantów:

• Dwa checkpointy — rzadki MoE 35B-A3B i gęsty model 1B — dzielące nazwę rodowodu i wieżę wizyjną, i nic więcej poniżej.

• Wspólna ścieżka wizualna — własna minicpmv4_7_vision wieża rodziny, 27 warstw przy rozmiarze ukrytym 1152, rozmiarze patcha 14, rozmiarze obrazu 980, wstawiona do stosu językowego na warstwie 6, z wczesną kompresją wewnątrz ViT, którą OpenBMB przypisuje LLaVA-UHD v4, poprzedzającą ją.

• Mieszana kompresja tokenów wizualnych 4x/16x — wybierana dla każdego żądania, domyślnie 16x dla przepustowości, a 4x dla szczegółowości. W karcie odnotowano, że żaden inny model w jej tabeli porównawczej nie oferuje tego wyboru oraz że to ustawienie trzeba przekazać zarówno do szablonu czatu, jak i do wywołania generate, bo inaczej liczba placeholderów i enkoder wizyjny się nie zgadzają.

• Historia wdrożenia, która przestaje dotyczyć wag — platformy docelowe iOS, Android i HarmonyOS, wsparcie układów od dnia zerowego od Rockchip, Houmo, Intel, AMD i Arm, OpenVINO dla Intel CPU/GPU/NPU oraz wsparcie dla frameworków SGLang, vLLM, llama.cpp i Ollama. Produktem tutaj jest aplikacja i skwantyzowane kompilacje, a nie pobieranie BF16.

Te dwa punkty kontrolne, wymiar po wymiarze

Sześć wymiarów, obie strony, z adnotacją, ile każda liczba jest faktycznie warta.

• Parametry i kształt: MiniCPM-V 4.7 35B-A3B: 35 875 824 przechowywane parametry, rzadki, 256 ekspertów, 8 aktywnych na token, przy pośredniej warstwie eksperta równej 512 plus wspólny o tym samym rozmiarze. Wariant 1B MiniCPM-V 4.7: 1 554 476 272 parametry, gęsty, każdy z nich aktywny na każdym tokenie. Te dwie sumy nie oznaczają tej samej wielkości, a budżet aktywności na token w MoE nie został opublikowany, więc czytaj „A3B” jako część nazwy, a nie jako miarę, którą można porównać z modelem gęstym.

• Rozmiar pobierania — MiniCPM-V 4.7 35B-A3B: 70.4 GB rozłożone na szesnastu shardach safetensors w BF16, jeszcze przed jakąkolwiek pamięcią podręczną KV. MiniCPM-V 4.7 1B: około 3.1 GB w jednym pliku wag. Po jednej stronie pobieranie jest dwudziestodwukrotnie większe, a uczciwy sposób oceny, który z nich jest modelem na telefon od razu po wyjęciu z pudełka, wskazuje, że żaden — dopóki nie sięgnie się po kwantyzację z drabinki.

• Szkielet tekstowy i głębokość — MiniCPM-V 4.7 35B-A3B: rzadki stos tekstowy MoE z rodziny Qwen, 40 warstw przy rozmiarze ukrytym 2 048, szesnaście głowic zapytań na dwie głowice kluczy/wartości, słownik 248 144. MiniCPM-V 4.7 1B: gęsty stos tekstowy z rodziny Qwen, 24 warstwy przy rozmiarze ukrytym 1 024, osiem głowic zapytań na dwie głowice kluczy/wartości, słownik 248 094. Ta sama idea projektowa, o szczebel niżej.

• Mechanizm uwagi — w obu modelach: stałe powtórzenie uwagi liniowej względem pełnej uwagi w stosunku trzy do jednego. Trzydzieści z czterdziestu warstw modelu 35B obiera ścieżkę liniową wobec dziesięciu konwencjonalnych; osiemnaście z dwudziestu czterech warstw modelu 1B wobec sześciu. To jest wymiar, w którym oba modele są rzeczywiście tą samą architekturą w różnej skali, i to jest powód, dla którego oba obsługują kontekst 256K bez eksplozji KV cache.

• Kontekst — oba: 262 144 maksymalnych pozycji, z tym samym canvas trybem multimodalnego rotary embedding. Bez kary za wariant, bez obcinania w małym modelu.

• Licencja — w obu przypadkach: Apache-2.0, zadeklarowana w metadanych repozytorium i potwierdzona w README. Oba są również dostępne na Hugging Face i na ModelScope. Nie ma różnic w warunkach, które należałoby rozważyć.

Tabela benchmarków istnieje dla jednego z nich.

Oto asymetria, która faktycznie kształtuje decyzję. Checkpoint 35B-A3B zawiera tabele porównawcze OpenBMB — MMMU około 80,2, OCRBench około 91,2, OmniDocBench v1.6 w wysokich dziewięćdziesiątkach, rozumowanie CharXiv w połowie siedemdziesiątych, TextVQA w połowie osiemdziesiątych — zestawione z dwoma modelami Qwen klasy 35B-A3B, modelem Gemma 31B i dwoma modelami Qwen 27B, w trybie Instruct. Ten artykuł omówił, ile te tabele są warte, gdy dokumentowano wydanie; w skrócie: raportowane przez dostawcę, testowane w harnessie dostawcy, nieodtworzone i zaczerpnięte z wykresów PNG, a nie z opublikowanej tabeli wyników.

Model 1B ma własny wykres w tym samym dokumencie, a porównanie w nim przeprowadzono z mniejszym gronem. Jeśli wybierasz między dwoma rozmiarami, użyteczna rzecz, jaką dają ci karty, to nie wynik — lecz to, że większy checkpoint jest tym, dla którego napisano argument o wydajności. Liczba na urządzeniu, na której opiera się całe wydanie — ponad 13 tokenów na sekundę przy około 3 GB pamięci na iPhone 17 Pro Max — jest wartością dla 35B-A3B, uzyskaną dzięki mechanizmowi Lookahead Expert Scheduling, który z wyprzedzeniem pobiera ekspertów między warstwami przez skwantyzowane wagi. Mały gęsty model nie potrzebuje tych mechanizmów, ponieważ 1,55 miliarda gęstych parametrów mieści się w pamięci operacyjnej telefonu bez żadnego z nich.

To jest ta inwersja, nad którą warto się zatrzymać: mały model jest prosty i nieudokumentowany pod względem benchmarków; duży model jest obszernie udokumentowany i trudny do uruchomienia. Żadna z tych pozycji nie jest oczywiście lepsza.

Który z nich ludzie faktycznie pobierają?

Liczniki Hugging Face dodają fakt, którego nie podaje żadna z kart modelu, i przemawia on za większym modelem. Odczytane 13 października 2026 r. bazowe repozytorium openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B wykazuje 630 pobrań; kompilacja -gguf tego samego checkpointu wykazuje nieco ponad 10 000, czyli około szesnastokrotnie większy ruch. W przypadku modelu 1B bazowe repozytorium i jego kompilacja GGUF mają odpowiednio 263 i 2064 pobrania — podobny stosunek przy znacznie mniejszej skali bezwzględnej.

Dwa odczytania, oba spójne z danymi. Albo ludzie najpierw pobierają wersję skwantyzowaną, bo to ona działa, albo liczby BF16 po prostu pozostają w tyle, bo checkpoint BF16 nie jest tym, co ktokolwiek wdraża. Tak czy inaczej, licznik pobrań mierzy, który artefakt ma znaczenie — a nie jest to ten, którego rozmiar jest w nazwie. Jeśli szacujesz skalę tej decyzji, szacuj ją względem wersji GGUF lub AWQ, a nie względem 70,4 GB.

Jest jeszcze jeden szczegół oferty, który działa w odwrotnym kierunku. Oba repozytoria mają tag „On-Device Model” odziedziczony po reszcie rodziny MiniCPM-V, który w przypadku 70 GB BF16 MoE oznacza to samo, co ten tag oznacza w pliku 3,1 GB modelu 1B dopiero po kwantyzacji i strumieniowaniu ekspertów. Traktuj ten tag jako etykietę rodziny, a nie specyfikację.

Gdzie hostowane API zmienia pytanie

Żaden z checkpointów nie jest hostowany na OrcaRouter i w tym porównaniu okazuje się to rozstrzygającym faktem strukturalnym. Oba to otwarte wagi, które serwujesz samodzielnie, co oznacza, że 35B-A3B wymaga sprzętu, którego prawdopodobnie nie masz, a 1B wymaga sprzętu, który z pewnością masz — a różnica między „jakimś GPU” a „telefonem” to rzeczywista treść „35B-A3B vs 4.7”.

Miejscem, w którym router udowadnia swoją wartość, jest granica. Jeśli wybierzesz 1B i okaże się on niewystarczający dla żądania, praca musi trafić gdzieś, a tym gdzieś jest zwykle model hostowany, którym nie chciałbyś zarządzać u każdego dostawcy osobno: OrcaRouter obejmuje kilkaset hostowanych modeli za jednym kluczem w cenie katalogowej każdego dostawcy, bez doliczania czegokolwiek, i przełącza się między dostawcami, gdy jeden z nich zaczyna działać gorzej. Jednym z tych hostowanych identyfikatorów, qwen/qwen3.6-35b-a3b, jest bezpośredni hostowany odpowiednik checkpointu, o którym mówi ten artykuł — ten sam kształt 35B-A3B, dostępny bez posiadania akceleratora, co czyni go naturalną górną granicą, względem której warto testować, zanim przeznaczysz 70 GB własnego dysku na wersję lokalną.

To decyzja routingowa, a nie druga integracja, i to jedyna część tego wyboru, której odwrócenie nic nie kosztuje.

Wybór

Jeśli ograniczeniem jest telefon, laptop lub pojedynczy mały GPU, 1B jest jedynym kandydatem — 3,1 GB, licencja pozwalająca na użycie komercyjne oraz drabina kwantyzacji dostępna od pierwszego tygodnia. Jeśli celem jest wynik efektywności, o który tak naprawdę chodzi OpenBMB, potrzebujesz 35B-A3B i to w wersji skwantyzowanej, a nie w oryginale 70 GB, ponieważ właśnie to pobrali wszyscy inni, a na tym mierzono deklarację dotyczącą działania na urządzeniu.

Nie powinieneś traktować tych dwóch nazw jako wymiennych. Jedna z nich to checkpoint, który możesz uruchomić jeszcze dziś po południu. Druga to etykieta, która będzie ciągle zwracać kartę modelu 35B-A3B, niezależnie od tego, o którą z tych dwóch ci chodziło.