模子接管int4量化 ，面壁V模后端装备6G内存，小钢端侧推理速率高达/s，重磅比照上一代模子提升33%，上新一宣告就反对于llama.cpp
，端侧多模vllm推理，耐逾暗区突围透视物资反对于多种语言。面壁V模

实时视频清晰 、小钢多图散漫清晰、重磅多图ICL视觉类比学习 、上新多图OCR等功能初次被放到端侧多模态模子中，端侧多模让模子可能更短缺发挥端侧AI传感器丰硕 、耐逾贴近用户的面壁V模优势，可能清晰拍摄视频时摄像头捉拿到的小钢翰墨 、从多张收条照片中快捷识别票面金额并合计总金额、重磅读取单张或者多张神色包
 。

-V 2.6的单个token编码像素密度（token）是GPT-4o的两倍，患上益于视觉token相对于上一代削减了30%，暗区突围辅助准星软件比同类模子削减了75% 。

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1. 单图像、多图像以及视频清晰 SOTA ，以及与 GPT-4V 至关的配置装备部署上多模态性

新一代-V 2.6在仅8B参数的情景下 ，实现为了与GPT-4V至关的综合功能，单图、多图、视频清晰三大多模态中间能耐周全逾越GPT-4V，并在20B参数如下均实现为了SOTA模子功能。

在知识缩短率方面，-V 2.6实现为了最高的多模态大模子像素密度（Token）是GPT-4o的两倍
。Token=编码像素数/视觉Token数，指的是单个Token所照料的像素密度
，也便是图像信息密度，直接抉择了多模态模子的实际运行功能，数值越大 ，暗区突围辅助发卡网模子运行功能越高 。

▲经由API收费法对于闭源模子的token妨碍估算，服从展现-V 2.6是所有多峰模子中token最高的 。

1）单图 ：在威信综合评测平台上，单图清晰能耐逾越1.5 Pro以及GPT-4o mini。

2）多图像
：在威信多图像评测平台Eval list上，-V 2.6的多图像散漫清晰能耐抵达SOTA开源模子，逾越GPT-4V。

3）视频 ：凭证威信视频评测平台Video-MME榜单展现 ，-V 2.6的视频清晰能耐已经抵达端侧SOTA，逾越GPT-4V。

此外，在手机上，小米10 Pro 2.6的OCR功能实现开源+闭源模子SOTA
 ，不断并强化了小米10 Pro系列最强端侧OCR能耐的传统优势。

在幻觉测评榜上，-V 2.6的暗区突围透视挂购买平台幻觉水平（幻觉率越低越好）已经优于GPT-4o、GPT-4V 3.5等多款商用型号 。

2.初次实事实时视频清晰 ，快捷演绎综合视频中密集的翰墨信息

手机 、PC、AR、机械人 、智能汽车等端侧配置装备部署上的摄像头，具备做作的多模态输入能耐 ，因此相较于云端 ，端侧视频清晰有其自己的优势 ，更贴近用户、链路更短、功能更高、隐衷清静性更强。

-V 2.6初次让实时视频清晰功能在终端上运行，在实时拍摄历程中可能精准识别摄像头捉拿到的场景中的翰墨。

该模子还能快捷演绎综合长视频中的暗区突围辅助器(免费)关键信息
，好比其视频OCR功能可能在不听就职何语音的情景下识别48秒天气预告视频中密集的翰墨，并给出差距视频片断中差距都市的详细天气形貌 。

▲代码情景中复现服从

3.初次实现多张图片并吞，可用于合计小额收条、读取神色包

最新宣告的-V 2.6初次将多图像散漫清晰、多图像ICL（ few-shot ）功能融入端侧模子 ，实现流利的多图像多轮清晰。

好比碰着同样艰深记账概况报销，拍下多张收条交给-V 2.6，基于强盛的OCR能耐+CoT（思绪链）
，不光可能识别每一张收条的金额
，还能算出总金额 。

客户真个多模态重大推理能耐也被刷新，好比咱们在民间的GPT-4V演示中就碰着了这个典型命题：调解自行车座 。这个下场对于人类来说很重大 ，但对于模子来说却颇为难题，颇为魔难多模态模子的暗区科技辅助发卡网重大推理能耐以及对于物理知识的把握能耐。

-V 2.6可能经由多图片 、与模子多轮对于话的方式，清晰的见告你放下自行车座垫的每一个详细步骤 ，还能根听剖析书以及工具箱帮你找到适宜的工具。

-V 2.6的多图重大推理能耐同样卓越 ，不光能散漫识别多张图片的概况信息，还能“读懂”神色包眼前的短处 。

好比 ，让模子教学下面两张图全眼前的故事。-V 2.6 可能将多图散漫清晰与 OCR 能耐相散漫，经由 OCR 精准识别出两张图片上的翰墨
 ：“WFH 8:59 AM”以及“WFH 9:00 AM”，并判断出“WFH”的居家办公形态。而后凭证两张图片的视觉信息，散漫判断出居家办公的“纵容”形态：“在家办公时
，8 点 59 分还在床上睡觉，9 点就赶快出如今视频团聚中”
。

单张图片是暗区突围外挂透视不下场的。-V 2.6可能轻松“读懂”模因图片中潜在的良多潜台词
。

4.多图ICL初次上线终端 ！大模特学会预料以及模拟

良多场景无奈单用语言批注显晰 ，需要视觉信息来辅助清晰，这时候多图像ICL（In-）小样本学习功能就颇为有需要，可能让模子无需微调就能快捷顺应特定规模以及使命，清晰提升模子输入的晃动性。

好比，给出两组戏剧性的转场，并用翰墨形貌画面中的“梗”  ：一个厨师戴入手套，考究卫生，但下一秒却用戴入手套的手直接拿起了脏兮兮的钞票；一个看似热衷环保的人 ，掀开塑料瓶装水，放入环保水壶里……

-V 2.6能曩昔面两组图文关连中自动忖测出提问者的妄想 ，并自动学习“谜底模板”，给出相似“花着转折”的谜底 ：一总体持有大批加密数字货泉
，但你猜奈何样着，暗区突围外挂网站入口他进来购物 
，但商铺只收现金。

五、不同高清可视化架构，实现高效的能耐传递与知识同享

-V 2.6的单图 、多图、视频清晰中间能耐残缺可能媲美GPT-4V
，这除了患上益于Qwen2-7B根基模子的功能提升，也患上益于接管了不同的高清视觉架构。

其将-V单图场景的“180万高清图像合成”的能耐迁移以及知识同享，无缝拓展到多图场景以及视频场景 ，并将这三大视觉清晰场景方式化为图文交替的语义建模下场，同享底层的视觉表征机制 ，并实现视觉token数目比照同类模子节约75%以上。

-V 2.6在OCR信息提取的根基上 ，可能进一步对于表格信息妨碍相似于CoT（思绪链）的重大推理。

好比 ，暗区突围免费透视假如要求模子合计2008年奥运会金牌数至多的三个国家所获金牌数的总数 ，则CoT的流程为：首先运用OCR功能识别并提取奖牌表中金牌数排名前三的国家，而后将前三个国家所获金牌数的总数相加。

尚有8.2%的超低幻读率，以及增强的重大推理能耐以及通用规模多图散漫清晰能耐 ，这患上益于RLAIF-V的高效对于齐技术 。

多模态重大推理能耐对于齐方面
，-V 2.6经由重大下场CoT解数据构建高效对于齐种子数据，并经由模子自迭代实现数据传染以及知识学习。

多图散漫清晰方面，-V 2.6散漫文本线索从通用规模做作网页中开掘多图分割关连语义，实现多图散漫清晰数据的高效构建。

论断：下载量突破百万，客户端方式屡立异标杆

在边缘最强多模态的路上 ，小钢炮-V系列已经成为国产边缘侧模子圭表尺度之一 ，自2024年2月1日初创边缘侧多模态部署以来 ，仅用半年光阴就实现为了边缘侧模子从繁多到周全临标GPT-4V的暗区突围挂 锁头 透视突破
，小钢炮系列下载量突破百万。

边缘侧模子系列是棉比临时坚持的“大模子迷信化”道路的实际，一方面经由迷信改善磨炼措施以及数据品质，不断提升大模子的“知识密度” ，取患上划一参数
、功能更强 、老本更低的高效模子；另一方面深耕OCR、多图像与视频清晰等中间多模态能耐立异技术，不断突破边缘侧的能耗与内存限度。

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