minicpmv4.6部署教程

免费给你的 hermes 装上眼睛！ mini cpm v 四点六开源视觉大模型，跑在自己电脑上，不用 api 数据，完全不出门。第一步，装 alama， 一行命令搞定。第二步，拉模型，等两分钟下完就能用。第三步，配置 hermes， 把视觉模型指向本地欧拉玛，三行命令完事。 现在发张图片给 hermes， 他 就能看懂了！关注我，了解更多 ai 硬核玩法！

多模态大模型还要大显卡，这玩意直接塞进 iphone 里跑。这是他在 iphone 上的官方实记录屏，潦草手写一秒就被识别。换到安卓手机，拍一张玻璃折设，他现场把原理讲清楚，华为手机上扫一张票据，关键信息几秒就提起。 他是 open bnb 团队的多模态星座能力，直接对标两倍大的同类模型，秘诀是视觉计算，砍掉一半吞吐反而快了一倍多。打开在线 demo， 传张图就能聊本地装奥拉玛，敲一行命令， 三端适配代码，全开源协议，要拍起二点零，企业免费商用。记住一句话，多模态大模型装进了口袋！更多最新 ai 知识分享，关注我，下期见！

大家好，我是 jason， 不知道你们有没有这种感觉，平常使用 ai 大 模型必须要联网，移动端跑不动大模型， 今天直接推翻你的固有人知，清华将面壁智能新推出的 mini cpmv 四点六，堪称移动端 ai 小 钢炮，十三亿参数纯本地离线跑， 普通手机直接轻松拿下。这款模型是今年五月十一日在 github 上全新开源的清华大学面壁智能、 open bmb 三方联合出品， 总参数十三亿，整体大小才一点六 gb， 手机只要六 g 内存就能流畅运行， ios、 安卓、鸿蒙全方位适配。最重要的是全程不上云服务器，纯本地离线运行，没有数据泄露风险，隐私安全系数直接上升一个维度。不过你可别看它体积小， 智能密度可不低，性能水平吊打同级别一重大模型，它的实力真的是天花板级别，支持八 k 超高清大图，首次响应仅七十五点七毫秒，比同级模型快了二点二倍。 不管是识图读文档、 ocr 扫字解析公式表格，还是视频逐帧解读总结内容，全都不在话下。这里必须给大家解释个超大误区。很多人把他和杨立坤这个月访谈中提及的 a j i j pap 世界模型混为一谈，它们完全不是一个东西。 ai 和世界模型主打学习世界规律，预测未来，自主推理规划，走的是通用智能路线。而迷你 cpm 为四点六，是专精移动端的理解引擎，只专注看懂画面，精准作答，不搞算法推理，只把视觉理解做到极致。 简单说，世界模型是学习和预测未来的世界会怎样发展和变化，迷你 cpm 是 学习呈现在眼前的事物，到底是什么？ 两个学习路线完全不一致。那么接下来讲点大家最关心的，普通人到底能用它来干什么？我给大家举几个生活中常见的例子，大家就明白了。 比如学生们需要在学校离线模式下，借助 ai 理解、梳理公式、整理课堂笔记、识别错题，靠 mini c p m 就 可以提高学习效率。 日常随手截图、识图、翻译图片、整理文档，不用联网快速出结果，没有那么多繁琐操作，不用付费云端算力手机本地直接搞定所有图文视频需求，妥妥的效率神器。它对整个 it 行业都是颠覆性的， 就 it 圈来说，它重新定义了端测 ai 的 上限，证明小参数模型也能轻松吊打目前主流的 large language model， 让轻量化、离线化成为 ai 未来发展的新趋势，大幅度降低 ai 开发和落地门槛，彻底打破传统 ai agent 落地使用的设备和网络限制。 所以说，迷你 cpm 为四点六，就是当下移动端轻量化 ai 工具的首选，高效、安全、无门槛。难怪黄仁勋说 ai 平民化的时代真的已经到来了。我是 jason， 你 身边的 it 专家，下一期我们再会记得点赞关注哦！

兄弟们，这是清华大学 n l p 实验室全球首个开源全双工全模态大模型 mini c p m， 主打边看、边听、边说边思考的实时交互能力，可在十二 g b 显存的消费级显卡 如 r t x 五零、七零及移动端流畅运行。其中 mini c p m v 四点六，总参数量只有一点三 b， 但是实测主流手机系统 ios 安卓鸿蒙流畅运行。以下是 ios 安卓鸿蒙测试效果。

飞机刚关舱门，我掏出手机想让 ai 帮我整理一下这趟出差的资料。转圈没反应，我盯着那个圈，突然意识到一件事，我们花了这么多时间训练自己，依赖 ai， 但 ai 连一趟飞机都陪不了你。 你有没有遇到过这些场景？地铁穿隧道，正问着， ai 直接断了，出差信号差的地方，打开软件直接加载不出来，公司有保密要求，资料根本不敢传云端。我们以为 ai 已经无处不在，实际上他从来没离开过那根网线，一断网他就罢工。 所以这段时间我一直在研究一个方向，观测大模型。简单说就是能直接跑在你手机 ai 软件上，不需要联网数据不出设备的 ai， 你 可以把大模型想象成大型连锁超市，品类齐全， 但它大的得占一整栋楼。而端侧模型更像你楼下的便利店，面积只有超市的百分之一，却二十四小时都在触手可及。但面积变小了，品类还能齐全吗？这就是端侧 ai 最难的地方。模型必须足够小，才能跑在手机、车机这种设备上，但模型越小，能力越容易打折。 怎么在这个约束里把损失降到最低，才是真正的技术门槛？我发现面壁智能一直在死磕这个问题，他们最近刚好和清华大学团队联合发布并开源了新一代模型，平均 c p m v 四点六，整个参数规模只有大约一滴。 一滴是什么概念？主流大模型动辄几百币，它只有人家的几百分之一，但实测下来，结果比我预期的好很多。我拿了一篇学术论文片段测试，看一下它的识别效果如何？没想到它不仅识别完整，速度还非常快， 关键是全程飞行模式没有联网。为什么这么小的模型能跑出这个效果？因为他们改了 ai 看图的方式，普通模型看一张图要把整张图嚼碎再理解，计算量非常大。 他们基于自研的第四代拉瓦 uhd 技术，让模型只处理真正有用的部分，计算量直接砍掉将近一半，速度更快，精度反而没掉。 你可能会问，费这么大劲把模型压到一逼，值得吗？我觉得这个问题本身就问偏了。专测 ai 的 目标从来不是最强，他的目标是让更多人用得上，用得起， 让你的手机、手表、 ai 眼镜，甚至一块几十块钱的开发版都能跑起来。一个真正属于你的私人 ai， 不 依赖网络，不消耗偷坑费用，数据永远留在你自己手里。这对个人来说是自由，对企业来说是安全，对整个行业来说，是 ai 真正走进每一个角落的开始。

各位，如果你一直在关注人工智能，你可能会觉得，哎， ai 的 未来绝对就是拼盘大的算力中心拼几千亿的参数对吧？但今天咱们要打破这个迷思了，小其实也能是巨物。 在接下来的这期深度解读里，我会带大家深度解码刚刚全新发布的 mini cpm 五一 b， 看看它是怎么彻底颠覆咱们对 ai 模型体积认知的。不仅如此，我更想让大家看到，在这个微型化 ai 的 新时代里，咱们怎么能从中学到真东西，抢占先机。 那么，我们直接进入第一部分，端测 ai 革命，将强大的算理直接下放至我们的日常设备。 大家想过这个问题没用？一个顶级的 ai 模型能直接在你的手机或者浏览器里完全离线运行吗？哥在以前呢？这听起来简直是个备论。 毕竟咱们印象里厉害的大模型都得靠数据中心里重摆上千张昂贵的显卡撑着，没网没机房，光靠手机本地算力跑一个高智商的顶级 ai 根本不可能嘛。但是接下来的几分钟，这个备论就要被彻底推翻了。 这就引出了我们的第二部分，认识一下咱们今天的主角，新一代端侧文本机作大模型 mini c p m 五杠一 b。 就 在今天，由面壁之能、清华大学和 open b and b 开元社区联合放出了这个大招。 但在咱们惊叹它到底有多小之前，我们得先有个客观的标尺，也就是这个 a a index， 全称是 artificial analysis intelligence index。 简单来说，它就是国际公认的 ai 模型评估精准榜单，你可以把它当成是 ai 界的奥运会， 只有弄懂了这个极具公信力的标准，你才能真正明白接下来这项成绩到底有多震撼。这也是咱们今天要学习的第一个核心知识点。 关键点来了，在 a a index 榜单上，它直接超越了所有兔比，也就是二十亿参数以下的模型。 请注意啊， mini c p m 五一 b 的 参数规模仅仅只有十亿，在这个量级下，它完成了极其不可思议的跃级挑战。这就好比一个轻量级的拳击手，不光拿了自己级别的冠军，还跨界把重量局的选手全都给打败了，这数据啊，绝对是现象级的。 那么他到底是怎么做到的呢？来到第三部分，突破体积壁垒，实现参数与性能的极致平衡。为了让大家有个更直观的对比，咱们拿三个月前刚发布的优秀端侧模型 q 文三点五杠二 b 来看， 迷你 c p m 五一比不仅在实际性能上赢了它，更夸张的是，它的餐数量刚好是对方的一半，大家听清楚，整整少了一半呐！仅仅三个月的时间，性能拉升的同时，体积直接砍半，这真的是技术底带上的狂飙突进，太疯狂了！ 那么它是怎么做到这么极致的瘦身的呢？这里有个硬核概念，大家可以记一下 i n t 四量化技术。 通俗点讲，这项技术就像是给庞大的模型文件做了一次毫无卡顿的极致高清压缩。在不牺牲核心聪明才智的前提下，它大幅度压缩了模型权重，让它能完美装进咱们资源非常有限的端侧设备里。这就是巨物变成微米的魔法核心。 经过这波极限压缩，他的最终大小竟然只有零点五 g！ 大家可以稍微停顿感受一下这个数字的恐怖。现在随便在手机里下个游戏，或者还成一部高清短视频，轻轻松松就超过零点五 g 了吧？ 但现在，一整个拥有顶级逻辑推理和文本生成能力的 ai 大 脑，竟然被硬生生塞进了一个才五百兆的小文件里！说实话，这真的让人头皮发麻。 这区区零点五 gb 对 我们来说究竟意味着什么？意味着这个模型小到完全可以直接跑在你的智能手机上，甚至是在 web 浏览器里顺畅运行！ 你以后再也不用发愁没五 g 信号了，不用去付那些昂贵的云端 api 调用费了，更不用担心自己的隐私数据被传到某个根本不知道在哪的思维上。真正的触手可及的端测 ai 体验已经就在咱们手里了。 接下来是第四部分， forge train 的 强力驱动，深挖底层的自主基础建设。当然了，能把模型打磨得这么小又这么聪明，绝不是天上掉馅饼，这其实完美说明了掌握底层核心技术有多重要。 mini c p m 五杠 e b 的 基础模型是完完全全用面壁智能自家研发的 ai 训练框架 forge train 预训练出来的。正因为这种从头到尾的掌控力，研发团队才能对这区区十亿参数进行极限压榨和优化，让每一行代码都发挥出双倍的威力。 最后，我们来到第五部分，开源的未来，拥抱毫无保留的技术生态。 接下来这点绝对是给所有开发者和 ai 号害者的巨大福利，里面全是能让你真正学到干货的宝藏， 这次开源可以说是诚意满满，毫无保留。官方不光是给出了训练好的模型权重，连最最宝贵的训练数据集，还有配套的部署方案都全盘托出了。 大家要知道，光拿权重，你顶多是拿到个现成的工具，但拿到了训练数据集，你才能真正搞懂这个 ai 到底是怎么一步一步学出来的。这等于是把整条高科技生产线连同保姆级说明书一块交到了你手里啊！ 而且想拿到这些资源可以说是轻而易举。不管你是习惯用 hackinface、 github 这种国际平台，还是偏好咱们国内访问速度极快的摩达社区、 gitcode 或者摩乐社区，全都能第一时间下载到。 这种全矩阵铺开的架势，足以证明官方是真的铁了心要推动这项技术被最广泛的学习使用和创新。 好了，今天咱们一起见证了十亿参数的惊艳逆袭，也看到了零点五 gb 带来的微缩奇迹。相信大家对端侧 ai 都有了全新的认知，那么我想留给大家一个真正值得思考的问题， 当今天最顶级的 ai 能够变成一个只有零点五 gb， 完全不受网络限制，甚至能装进你口袋里随时调用的文件时， 掌握了这些前沿知识的你，下一步打算用它开发出点什么令人惊叹的应用呢？知识只有转化为实践，才有真正的力量。期待在下一个创新的风口能看到你的身影。感谢收看本期深度解读，咱们下次再见！

一个视频看完今日 ai 圈新鲜事。 cursor 推出微软 teams 专属版，直接把 ai 程序员拉进你的工作群。你只需要在群聊里 at cursor， 并甩给他一个需求，他能自动读取全区上下文，独立写代码解决问题，甚至能自己打包发起 pr 合并请求。 openai 发布 daybreak 网络安全防御系统，全面重塑安全赛道，甩给他一堆堆积如山的系统漏洞。他不仅能全自动排查并揪出最高风险的致命弱点，还能一键生成修复代码并自动补充测试。用力。 开发者开源 mini cpm 四端侧多模态大模型，它不仅能在断网环境下实现极速离线 ocr 识别，还能轻松扛住二 k 分 辨率的高清图像输入，首次响应速度狂飙二点七倍，把算力门槛打到了极低。开发者上线文档美化神器， 甩给他一份极其丑陋的原始 pdf 或长篇文档。动动鼠标，输入你的品牌色和排版片号，他就能在几分钟内一键直出极具高级感的专业级商业演示文件。开发者发布 laobao 全新美学升级版，动动嘴，给他输入字体、 排版和色彩风格，他就能自动生成极其惊艳的网页、 ui 和应用程序。你可以直接在评论区艾特他，修改设计细节，所有调整一键直出。

如果我告诉你，以后 ai 的 训练和进化可能都不用人类了，你会不会觉得有点离谱？但面壁智能这次做了一件很有意义的事，他们让 ai 先写出一套大模型预训练框架 fichtrain， 再用这套框架训练出一个 e b 参数的端侧模型 mini c p m 杠 e b。 也就是说， ai 不 只是会写代码了， 他开始参与制造下一个 ai。 这件事的启发在于，过去大模型的战争基本是拼参数、拼算力、拼集群，谁更大谁更强。干端测 ai 走不了这条路，你不可能把几百亿参数模型塞进手机、 电脑、车机里，还要求它低延迟、低成本，断网可用。所以， mini c p m 五杠一 b 要回答的是另一个问题，模型小到只有一 b， 还能不能足够聪明？ 他在 a n x 上拿到小尺寸模型第一，超过所有二 b 以下模型 f p 十六权重约二 g b int 四 q 四，量化后大约零点五 g b， 意味着他真的有机会跑进普通设备里做本地助手、车机交互，甚至桌面 ai 宠物。 但更关键的不是这个小模型本身，而是他背后的 forge train。 forge train 对 标的是英伟达 magtron 这类预训练框架， 在 h 一 百上训练效果对其 megatron 速度还快百分之十，在华为升腾上相比 mind speed 也有百分之十加速。这背后真正重要的趋势是，大模型竞争正在从堆资源转向拼生产效率。所以，这次发布不只是一个一 b 小 模型的升级，而是范式的变更，接下来的行业玩法要变天了。

ai 可以 左脚踩右脚自己往上爬了。面壁智能干了一件事，让 ai 自己写了一套预训练框架，再用这套框架训练出一个新的小模型。新模型一 b 参数权重零点五 g b， 比千万三点五杠二 b 参数少一半，但效果更好。更实用的是，这个小模型能干什么？ 零点五 g b 意味着手机能跑，它可以常住在你电脑桌面上当捉虫，随时聊天，还能切换不同人格，不需要联网，本地就能响应。而且工具链全通，奥拉玛 v l l m 都能直接接上，开发者不用再折腾部署。 以前说 ai 造 ai 都是改几行代码的事，这次是 ai 直接写出了生产级框架。这是个信号大模型竞争正在从堆参数走向堆效率。当 ai 能自己造工具训练自己，迭代速度就不受人类产生的天花板。

我电脑里面养了十只龙虾啊，有原味龙虾、大厂龙虾，还有一些抑菌凸起的，比如说 mini max 啊， kpi， 酷尔。然后我也给他们部分的拉了一些群，让 ai 分 配不同的角色，发布任务，让他们主动聊天。 那有朋友老是问哪个龙虾好，咱们就不聊这个话题，我认为怎么和龙虾沟通其实最重要了，就是怎么养龙虾，其实最重要的，那分享几个我的心得给大家。第一个就是一定要给每个龙虾预定一定的角色，你不能指望说这个龙虾什么事都能干， 因为数字人和人也差不多，他不可能是万能的呀，对不对？各有利弊啊，就是你得把他当人看。第二个呢就是龙虾对后对话的时候，他的角色很重要，就不要 不要忘了告诉他说他是一个什么样的人，对吧？你比如说我拿 mini max 来做我的龙虾医生，他来安装修复龙虾，都是他在干， 他越做的事情越好，对吧？那当然还有一个技巧，就是如果你不知道让他做什么，你让他来模拟，对吧？他来选几个不同的专业角色，然后你在里面挑，你说我需要的就是这么一个人，就是他来选，你来点菜。 然后第三个呢就是，呃，你不要忘了说，告诉他，呃，你是谁啊？你想干啥？你想怎么样？你不能让他猜呀，对吧？其实这就是养龙虾的过程，有上下文记忆的，那就比较好，对吧？能，下次能记住你前面说的话说的情况。 然后第四点呢就是，嗯，哎，很重要。第四点很重要，就是你要学会对他提要求，就是做出来的东西如果不满意了，你要说不满意在哪，对吧？如果满意了，你也不要说满意啊，你得让他精益求精，是吧？然后让他能够写进记忆， 这样长此以往养的就越来越好。然后第五点呢，就是说这个尽量每一个闭环的项目呢？ 呃，就是怎么做，然后得到了什么样的结果？你比如说你是做门店的，让他做小红书本地货客，你就让他干这么一件事，对吧？然后这样的话就是他的能力会越来越强，你比如说如果临时做一个项目，那就单独做一个龙虾，你不要让他掺和别的事啊。 第六点，嗯，忘了啊，最重要的是让他写进记忆。对，这个你要交代，就是 你的使命是什么，你的原则是什么？你要让他写进去，主动去讲，要不然过一段时间他就要重新再来了，对吧？老忘事就不行。然后第七点呢就是，呃，还在摸索啊，大家有什么心得也可以在评论区聊一聊。

跟大家同步一个好消息，国产 d c u 又一次完成了对 mini c p n 五的 day 零支持， 而且呢，实测数据追上了英伟达 h 二零这部面壁智能不是刚开源的 mini c p n 五 e b 吗？ 那只有 e b 参数，却在 a a index 上把这个千万三点五二 b 都比下去的小钢炮，那很多国产芯片 厂商大概都在闷头做适配。但是看了一眼社区呢，我发现海光信息居然又跑到了最前面，实测首头肯延迟，也就是 t t f t 在 所有的测试场景下， 全面低于英伟达 h 二零的原生基线，也就是说，你用它来跑智能客服，实时翻译、端测助理响应速度都比国际主流还要快一点点。 那这个速度呢，让我愣了一下，因为呢，就在上个月，同样是 flagos， 加上海光同样是发布及支持，把 dips v 四那个二百八十四 b 的 千亿 moe 大 模型稳当跑了起来。当时呢，我就觉得这套组合拳有点意思了， 现在一个月过去了，从云端千亿参数到端侧一逼参数，那海光居然都能够无缝的切换，而且每一次都不掉链子， 那背后到底是什么在拖着呢？翻了一下技术细节，那首先呢，智源的 flag james 算子库可以让海光的 d c u 彻底地摆脱对抠打的依赖，那模型一来 直接就跑，不需要等驱动，也不需要修改代码，就像是一个以前总是靠翻译才能够跟啊老外聊天的人，突然呢，有一天自己开口说了一口流利的外语， 彻底实现自由了。而海光这边呢，为什么能够那么快地抓住 mini c p n 五的适配窗口期呢，原因在于它自研的 c p u 加 d c u 双芯底座，是在不断地迭代，形成了一个软硬一体计算的稳固底盘。而且呢，据说明天的智博会上呢，它们会 展出海光全系列产品亮相，从通用的 c p u 算力底座，到专为大模型加速的 d c u。 整个展台呢，其实就在讲 token， 那 无论是来自千亿参数的云端大脑，还是来自一逼参数的端侧小模型，都能够在国产算力上被高效优雅地破局起来。那我特别欣赏这一次适配里面的一个小细节， black o s 用的是 v l l m plugging f l 推理插件，开发者根本不需要修改业务代码， 那原本怎么写程序，现在还怎么写底层优化自动生效？就像手机系统后台悄悄升了级，你完全没有感觉，但是用起来就是更顺了。那说到这里呢，忽然有点感慨，我们以前呢，总觉得国产芯片追赶的很辛苦， 每一次新模型出来都要等很久，但是现在，国产芯片已经连续数次做到发布及支持，那这种节奏让我们看到，国产算力生态正在悄悄长大，而且长得比我们想象中更快。 而海光就是这种企业，也确实在这个新的生态里面，找到了自己不可替代的价值坐标。

别墅啊，从买房开始，这个业主就带着我一起来了，我们在整个这个园区大概看了五六栋房子，然后当初设计的时候，他给我提了一个小要求，这个小要求就是园林不用我来做了，园林他自己来设计，其实这个园林整个的规划、种植， 包括塑形全部都是业主自己亲自完成的，那个草皮刚刚交付大概一周都不到。我们这个业主他是学农的，对这个非常非常懂，我当时就跟他提了一个问题，我说我们大概也就是此时要拍摄吗？ 这个新来的草皮会不会呈现那种方格状？他说完全不会，放心，你交给我，我保证让你的草皮连成片，结果你看现在这个草皮就连成片了。那我们来看一下这个院子的这个梁的部分啊，这个呢我是能够揣摩到业主的心思的，我们往这个角度来看一下啊， 这边是他的休息区，然后我们转过来看这边，有没有发现他的植物密集区，全部都在这门口，郁郁葱葱的感觉。那么从这个休息区这边看过去，他就能够有一个非常轻松的环境，他的别墅， 他的这个花园，他的植物密集区都能够呈现。然后这边他设计了一个玻璃的顶，冬日的阳光从这下来还是挺舒服的。 然后往这边来看一下，这边是一个回行动线的一个入口，这边下去了就到了他的负一层，然后通过这个通道，他这边设计了一个下城区，我觉得这个下城区挺有意思，他是直面高尔夫球场， 当然到了夏天的时候，高尔夫那边也是郁郁葱葱绿漾然的，然后这边他有一个户外的这个算是火炉，在这边生一些篝火柴也是他从老家拉过来的，包括他陈列这些户外家具的方式，我觉得也挺有立体的啊。首先床椅， 然后还有一个重要的特色呢，我们来看这一片的绿植啊，其实它保留了原原本交付状态的树，比方说那棵树，这棵树， 然后还有这一堆的这些大树，都是曾经买房时候就在那个位置，他是合理的利用了，就是保证不铺张浪费的同时，然后结合他设计的这个园林的生态来进行一个补充，所以说这个园林很有新的这种意识，同时也保留了他原始的状态的这种感觉。

大家好，我是中继联数字分身，欢迎来到 ai daily， 每天三分钟带你掌握 ai 工具和模型最新功能动态。今天是五月十三日，以下是今日 ai 工具与功能更新播报。 第一条 clockcode 推出 agent 试图功能 and fropic 为 clockcode 推出全新 agent 试图功能，这是 ai 编程工具首次支持多绘画统一管理， 用户按左箭头或执行指令即可进入全览界面，以行及科力度查看各任务状态，支持直接预览和输入指令，还可使用新指令让任务在后台运行，同时调度多个 ai 编程任务互不干扰，大幅提升编程效率。 据 andropit， 二零二六年五月十三日第二条，非书 c i l 开源后新增近一百二十项能力 飞书 c i l i 正式开园后持续迭代，现已新增近一百二十项能力，累计覆盖十五个业务域，共一百一十四项功能。 geekhub 星标即将突破一万， 开发者可通过飞书 c i l i 实现自动化办公，消息推送、审批流程、数据查询等场景，大幅降低企业数字化办公的接入门槛，成为 ai 时代办公自动化的重要基础设施。 据非书官方，二零二六年五月十三日第三条 mini v 四点六开源端侧多模态大模型 open bmb 开源端侧多模态大模型 mini v 四点六 l l m 参数量仅一点三 b 模型总体积约一点六 g， 最低六 g 内存即可流畅运行。 基于 lama c p p 框架，完整支持 ios、 安卓和鸿蒙 next 三大移动平台纯本地离线部署， 具备图像理解、 oc 二识别、视频理解等多模态能力，将多模态 ai 推理能力真正带入手机和移动终端。据 open bmb， 二零二六年五月十三日 第四条， deepseek 完成五百亿首轮融资 deepseek 完成首轮融资五百亿人民币，估值达三千五百亿。 核心技术 mla、 csa 加 hca 架构， kv 缓存压缩后存硬盘缓存命中率高达百分之九十八， api 费用降低五十至一百二十倍， 以极低成本实现顶级模型性能，成为大模型降本增效的行业标杆。这也预示着 ai api 即将进入低价普惠时代，中小开发者将显著受益。据 deepseek， 二零二六年五月十三日 以上是今日 ai 工具资讯，我是中际联数字分身，用 ai 智能重塑产业园数字营销方法论，我们明天见。另外，中际联为企业提供一站式 ai 龙虾工具安装服务，找我免费体验。