今天，，我们正式开源 8B 参数的面壁小钢炮 MiniCPM-V 4.5 多模态旗舰模子，，成为行业首个具备“高刷”视频明确能力的多模态模子，，看得准、看得快，，看得长！高刷视频明确、长视频明确、OCR、文档剖析能力同级 SOTA，，且性能凌驾 Qwen2.5-VL 72B，，堪称最强端侧多模态模子。。。
?首个「高刷视频明确」多模态模子，，兼顾性能与效率：高刷视频明确同级 SOTA 且凌驾 Qwen2.5-VL 72B越级领先；；；；；一律视觉 token 开销下，， MiniCPM-V 4.5 可吸收 6 倍视频帧数目，，抵达 96 倍视觉压缩率，，是同类模子的 12-24 倍；；；；；
此前，，主流的多模态模子在处置惩罚视频明确使命中，，由于平衡算力、功耗等因素，，通常接纳 1 fps 抽帧，，即每秒只能截取 1 帧画面举行识别和明确。。。虽然一定水平上包管了模子推理效率，，但也因此缺失了绝大部分视觉信息，，降低了多模态大模子对动态天下「细腻化」的明确。。。
MiniCPM-V 4.5 是行业首个具备高刷视频明确能力的多模态模子，，通过将模子结构从 2D-Resampler 拓展为 3D-Resampler，，举行三维视频片断的高密度压缩，，在一律视觉 Token 量开销下的情形下，，最大可吸收 6 倍视频帧数目，，抵达 96 倍视觉压缩率，，是同类模子的 12-24 倍。。。
MiniCPM-V 4.5 通过显著增添抽帧频次，，从看「PPT」酿成明确「动态画面」，，瞬间捕获，，洞见细节！面临一闪而过的画面，，MiniCPM-V 4.5 要比 Gemini-2.5-Pro、GPT-5、GPT-4o 等代表性云端模子看得更准、更细。。。
以小广博，，一直是面壁小钢炮 MiniCPM 的模子特色。。。这一次，，MiniCPM-V 4.5 依附 8B 参数，，在图片明确、视频明确、重大文档识别等多模态能力上再次刷新能力上限。。。
别的，，MiniCPM-V 4.5 同时支持通例模式和深度思索模式，，实现了性能与响应速率的有用平衡，，通例模式在绝大部分场景下提供精彩的多模态明确能力，，深度思索模式则专注于应对重大与复合型推理使命。。。
面壁小钢炮 MiniCPM 一直提升模子的「能力密度」，，也一直致力于追求大模子的极致「能效比」，，通过更低的显存占用、更快的响应速率，，确保在提供 SOTA 级多模态体现的同时，，也实现最佳的推理效率和最低的推理开销。。。
其中，，在笼罩短、中、长三种类型的视频明确评测集 Video-MME 上，，MiniCPM-V 4.5 接纳 3 帧打包战略举行推理，，时间开销（未盘算模子抽帧时间）仅为同级模子的 1/10 。。。
MiniCPM-V 4.5 作为多模态模子的新旗舰，，之以是具备「高刷」视频明确能力、并取得图片明确、OCR、长视频明确等 SOTA ，，主要得益于在模子结构、训练范式等领域的立异。。。
目今，，制约多模态模子视频明确能力的最焦点挑战是性能和效率的 Trade-off，，即模子需要看更多视频帧，，才华获取更细腻的信息以提高明确上限；；；；；而模子融入太多视频帧，，又会造成显存、推理速率等开销爆炸。。。由于局部片断的差别视频帧之间保存信息冗余性，，即大部分视觉信息稳固，，仅有少部分信息爆发转变，，保存很大的信息压缩空间。。。MiniCPM-V 4.5 将模子结构从 2D-Resampler 拓展为 3D-Resampler，，举行三维视频片断的高密度压缩。。。详细来说，，视频会凭证每N个视频帧一组分组（分组尺寸最大为 6 ），，3D-Resampler 会对每个视频组压缩编码，，获得 64 个视觉token（与编码单图视觉token数目相同），，最终在推理开销稳固的情形下，，最大 10 fps 抽帧，，实现了模子高刷视频明确能力。。。得益于 Resampler 机制的无邪性，，我们可以在推理阶段无邪调解视频分组尺寸，，同时支持单图、多图、视频的统一编码（即单图编码视为 3D 视频编码的 2D 特例），，利便知识和能力迁徙。。。
「对文字的识别剖析」和「从文档中学习知识」是多模态大模子的两个主要课题，，但这两个偏向的学习范式割裂，，并且划分受到图像样例难度息争析准确性的限制。。。提升 OCR 能力往往需要增补更富厚且难的数据，，数据增广（例如对图像中文字加高斯噪音）往往会被接纳，，以提升数据的难度和多样性，，可是过大的增广会使得文字不可读，，反而会导致模子幻觉。。。在文档知识学习方面，，大部分事情会将文档剖析成为图文交替数据举行学习，，严重受到文剖析工具过失的影响。。。
MiniCPM-V 4.5 一连控制图像中的「文字信息可见度」，，使得多模态模子在 OCR 和知识学习两种模式之间无缝切换，，首次实现了OCR 和知识学习两种学习范式的有用融合，，且不会受到过难增广息争析过失的影响。。。详细来说，，我们首先提取出文档中的文字框（这通常是很是准确的，，大部分剖析过失泉源于排版、阅读顺序、低信息量图文噪音过失），，然后对文字框内区域举行差别水平的噪音增广。。。当施加噪音较小，，文字处于尚可区分规模内时，，模子会 OCR 学习识别文字；；；；；当施加噪音较大，，文字无法识别时，，模子会自动进入知识学习，，凭证文档的多模态上下文还原文字；；；；；当噪音介于两者之间，，模子会举行混淆能力的学习。。�；；；；；谏鲜鍪忠�，，MiniCPM-V 4.5 低本钱实现了领先的 OCR 能力和多模态知识能力。。。
深度思索推理能力极大拓展了多模态大模子的推理能力界线，，但在常见问题场景中，，也往往陪同过高的推理延迟。。。MiniCPM-V 4.5 同时支持通例模式和深度思索模式，，实现了性能与响应速率的有用平衡：通例模式在绝大部分场景下提供精彩的多模态明确能力，，深度思索模式则专注于应对重大与复合型推理使命。。。为了让模子在两种模式下都具备精彩性能，，MiniCPM-V 4.5 提出了混淆推理的强化学习训练计划，，在强化学习历程中同时激活通例和深度思索模式，，实现在相同训练时长下显著更强的通例模式性能和相似的深度思索模式性能。。。借助 RLPR 手艺，，MiniCPM-V 4.5 进一步从通用域多模态推理数据上获得高质量的奖励信号，，以提升普遍通用领域的推理能力。。。最终，，通过轻量化的 RLAIF-V 训练阶段，，模子在坚持推理能力的同时显著降低了幻觉。。。
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