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北京市(东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区
房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区)
天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、汉沽区、大港区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区)
石家庄市(长安区、桥东区、桥西区、新华区、郊区、井陉矿区)
唐山市( 路南区、路北区、古治区、开平区、新区)
秦皇岛(海港区、山海关区、北戴河区)
保定市(莲池区、竞秀区)
张家口市(桥东区、桥西区、宜化区、下花园区)

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承德市(双桥区、双滦区)
沧州市(新华区、运河区)
廊坊市(安次区、广阳区)
太原市(小店区、迎泽区、杏花岭区、尖草坪区、万柏林区、晋源区)
大同市(城区、矿区、南郊区、新荣区) 2011腾讯qq下载的匠心独运:手艺与情感的完美融合原来是真的! 2011腾讯qq下载的匠心独运:手艺与情感的完美融合原来是真的! 一部充满创意与想象力的科幻动作片。影片通过虚拟现实世界“绿洲”的构建,探讨了游戏、梦想与现实之间的界限。特效华丽、情节紧凑,让人沉浸其中无法自拔。
朔州市(朔城区、平鲁区)
包头市(东河区、昆都伦区、青山区、石拐矿区、白云矿区、九原区)
赤峰市(红山区、元宝山区、松山区)

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沈阳市(和平区、沈河区、大东区、皇姑区、苏家屯区、东陵区、新城子区、于洪区)
大连市(中山区、西岗区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、金州区)
长春市(南关区、宽城区、朝阳区、二道区、绿园区、双阳区)
吉林市(昌邑区、龙潭区、船营区、丰满区)2011腾讯qq下载的匠心独运:手艺与情感的完美融合原来是真的!
辽源市(龙山区、 区)
松原市(宁江区)
昆山市、太仓市
哈尔滨市(道里区、南岗区、道外区、松北区、香坊区、阿城区、平房区、呼兰区)
大庆市(萨尔图区、龙凤区、让胡路区、红岗区、大同区)

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上海市(浦东新区、徐汇区、黄浦区、杨浦区、虹口区、闵行区、长宁区、普陀区、宝山区、静安区、闸北区、卢湾区、松江区、嘉定区、南汇区、金山区、青浦区、奉贤区)
南京市(玄武区、白下区、秦淮区、建邺区、下关区、浦口区、栖霞区、雨花台区、江宁区、区)
市(梁溪区、滨湖区、惠山区、新吴区、锡山区)
徐州市(鼓楼区、云龙区、贾汪区、泉山区、铜山区)
常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区、金坛区)







苏州市(虎丘区、吴中区、相城区、姑苏区、吴江区)
南通市(崇州区、港闸区、通州区)
扬州市(广陵区、邗江区、江都区)
杭州市(临安区、上城区、下城区、江干区、拱野区、西湖区、滨江区、余杭区)
宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区)
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嘉兴市(南湖区、秀洲区)
湖州市(吴兴区、南浔区)
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舟山市(定海区、普陀区)
台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)
合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河区)
芜湖市(镜湖区、戈江区、鸠江区、三山区)
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厦门市(思明区、海沧区、湖里区、集美区、同安区、翔安区)
莆田市(城厢区、涵江区、秀屿区)
泉州市(鲤城区、丰泽区、洛江区、泉港区)
漳州市(芗城区、龙文区)
南昌市(东湖区、西湖区、青云谱区、湾里区、青山湖区、新建区)
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萍乡市(安源区、湘东区)
九江市(莲溪区、浔阳区)








宜春市(袁州区)
济南市(历下区、市中区、槐荫区、天桥区、历城区、长清区)2011腾讯qq下载的匠心独运:手艺与情感的完美融合原来是真的!
烟台市(芝罘区、福山区、开发区、莱山区)
威海市(环翠区)
郑州市(中原区、二七区、管城区、金水区、上街区、惠济区)2011腾讯qq下载的匠心独运:手艺与情感的完美融合原来是真的!
开封市(龙亭区、顺河区、鼓楼区、金明区、禹王台区)2011腾讯qq下载的匠心独运:手艺与情感的完美融合原来是真的!
安阳市(文峰区、北关区、殷都区、龙安区)2011腾讯qq下载的匠心独运:手艺与情感的完美融合原来是真的!
洛阳市(老城区、西工区、涧西区、吉利区、洛龙区)
新乡市(红旗区、卫滨区、凤泉区、牧野区)
焦作市(解放区、中站区、马村区、山阳区)
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株洲市(荷塘区、芦淞区、石峰区、天元区)2011腾讯qq下载的匠心独运:手艺与情感的完美融合原来是真的!
郴州市(北湖区、苏仙区)
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2011腾讯qq下载的匠心独运:手艺与情感的完美融合原来是真的! 海口市(龙华区、秀英区、琼山区、美兰区)
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兰州市(城关区、七里河区、西固区、安宁区、红古区)

iPad 也能跑 GPT-4o 级别模型,国产小钢炮的新模型可能会让 AI 硬件不再鸡肋

在刚落幕的 CES 2025 展会上,成千上万件 AI 硬件产品印证了一个颠扑不破的行业趋势,那就是 AI 正以排山倒海之势从云端走向我们身边的每一个设备,且一浪更比一浪高。

可以说,AI 不再是产品的加分项,而是产品力的基准线。

对于在硬件下足功夫的传统厂商来说,想把 AI 装进小小的终端设备绝非易事。好在,AI 模型服务行业已逐渐分化出两条清晰路线:云端 AI 与端侧 AI。

在前者领域,以 OpenAI 为代表的厂商早已为大家所熟知,而谈到后者,有一家公司的身影格外醒目——面壁智能。他们从一开始就押注端侧 AI 路线,如今也已成为这个领域不可忽视的重要玩家。

今天,面壁智能也正式发布了一款新模型 MiniCPM-o 2.6。

仅 8B 的参数的它能像人一样看视频、听声音、读文字,还能说会道。并且,它的反应快得跟人类一样,几乎没有一点卡顿。用更通俗的话说,它能像人一样用眼睛看、用耳朵听、用嘴巴说,用大脑思考。

MiniCPM-o 2.6开源地址:

GitHub

https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-o

Huggingface

:https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-2_6

真视频,不是照片大模型

当我们说 MiniCPM-o 2.6 是「真视频大模型」时,这可不是一句空话。作为全球首个达到 GPT-4o 水平的本地 AI,它展现出了超越云端模型的全方位感知能力。

在官方演示 demo 中,玩起「三仙归洞」游戏时,它能在观众提问前就追踪小球的位置;进行记忆卡牌游戏时,它又能准确记住每张牌的图案和位置。

相比于市场上有些宣称支持实时流式视频理解的模型或产品,MiniCPM-o 2.6 能够感知用户提问之前的画面和声音,真听真看真感受,也更贴近人眼的自然视觉交互。

这种持续观察、实时理解的能力,正是其他照片大模型难以企及的。

再说说声音,MiniCPM-o 2.6 不光能听懂人话,还能分辨除人声之外的背景音,比如撕纸、倒水、金属碰撞等声音。而这一点连 GPT-4o 也做不到。

同样一句「你好」,用不同的语气说出来,可能是热情的问候,也可能是冷淡的应付。

人与 AI 交流也该这么自然才对。

传统的 AI 模型处理声音有点像另一种形式的「翻译」,先把声音变成文字,再把文字变回声音。这样一来,说话人的口音、情绪这些微妙的特点就都丢失了。

但 MiniCPM-o 2.6 不一样。

它就像人耳朵一样,能直接捕捉和理解声音中的各种细节。不仅如此,它还能根据需要调整声音的情感和风格,甚至可以模仿特定的声音,或根据描述创造全新的声音。

MiniCPM-o 2.6 现实中优秀的表现也在基准测试榜单上也有很好的量化,一举收获音视听「铁人三项」全 SOTA:

MiniCPM-o 2.6 取得实时流式全模态开源模型 SOTA,性能比肩代表全球最高水平的 GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet;在语音方面,取得理解、生成开源双 SOTA,问鼎最强开源语音通用模型;在一贯优势凸显的视觉领域,稳坐最强端侧视觉通用模型。

在实时流式视频理解能力的代表榜单 StreamingBench上,MiniCPM-o 2.6 性能同样比肩 GPT-4o、Claude 3.5 Somnnet。值得注意的是,GPT-4o API 无法同时输入语音和视频,目前定量评测输入文本和视频。

在语音理解方面,超越 Qwen2-Audio 7B,实现通用模型开源 SOTA(包括 ASR、语音描述等任务);在语音生成方面,MiniCPM-o 2.6 超越 GLM-4-Voice 9B,实现通用模型开源 SOTA。

从「能用」到「好用」,面壁走出了自己的路

MiniCPM-o 2.6 的面世离不开其在模型压缩、硬件适配和全模态流式架构等方面的技术突破。

  1. 端到端全模态流式架构:基于 MiniCPM 3.0 的 4B 模型构建,通过模块化设计实现视觉、语音的统一处理。采用端到端方式连接各模块,确保多模态信息的无损传递,提升生成内容的自然度。
  2. 低延迟模态并发技术:创新采用时分复用技术,将输入信号分割为时间切片并行处理。通过智能语义判断用户输入结束时机,有效降低系统响应延迟。
  3. 端到端全模态流式学习:基于语言行为理论,模型不只是简单处理信息,而是理解说话人的社会意图。通过多模态环境学习和角色扮演,实现更高级的语义理解,为未来具身机器人应用奠定基础。

实际上,当我们把目光从这些亮眼的技术成果转向到端侧模型的实际运行环境时,不得不面对一个客观现实。终端设备上的模型部署依旧面临着内存、功耗、算力三座大山。

苹果在其论文《LLM in a flash》中指出,70 亿半精度参数的语言模型,完全加载进终端需要超过 14GB 的 DRAM 空间;Meta 在其 MobileLLM 模型论文中指出,一个约有 5000 焦耳满电能量的 iPhone,仅支持 7B 模型在 10 tokens /秒的 AI 生成速率下对话不足 2 小时。

为了把一头大象装进冰箱,手机芯片厂商加速推进 AI 芯片研发, 在先进制程、内存容量及带宽、CPU 和 GPU 性能上发力。手机品牌商也将配备更高性能的电池、散热元器件,提升整体终端硬件能力,更好地支持 AI 模型。

然而,硬件的提升只是解决方案的一部分,真正的瓶颈在于如何用更少的参数承载更多的智能。。

面壁团队的研究表明,随着数据-算力-算法的协同进步,更少的参数就能实现同等智能水平。举例来说,2020 年需要 1750 亿参数的 GPT-3 所具备的能力,到 2024 年 2 月仅需 24 亿参数就能实现。

基于这一发现,面壁团队早在去年就提出了大模型密度定律(Densing Law)。

模型能力密度随时间呈指数级增长,实现相同能力的模型参数每 3.3 个月(约100天)下降一半 ,并且模型推理开销随时间指数级下降,以及模型训练开销随时间迅速下降。

模型高效压缩,最终适配终端硬件,由此引发的行业进步也水到渠成。

消费电子下一个拐点的到来,不再是简单的硬件升级,是从底层逻辑上改变了产品的使用方式和用户体验,这也为市场带来了新的机遇和增长点。

消费者对端侧 AI 产品的需求不断增加,愿意为更智能、更便捷的产品支付更高的价格,这将促使企业加大在端侧 AI 技术研发和产品创新方面的投入。

据 IDC 预测,2024 年中国终端设备市场中,将有超过半数的设备在硬件层面具备针对 AI 计算任务的算力基础,至 2027 年,这一比例将进一步攀升至接近 80%。

在 CES 2025 展会上,我们也已经看到,端侧模型与硬件的融合催生了 AIPC、AIiPhone、AI 智能眼镜、AI 陪伴类玩具等在内的一系列电子产品。

面壁智能的发展轨迹也印证了这一趋势。

仅在去年下半年,面壁智能 MiniCPM 端侧模型加速落地,先后与华为云、加速进化机器人、大象机器人、梧桐科技、长城汽车、联发科技、百度智能云、英特尔建立合作关系,业务版图延伸至智能座舱,机器人、端云协同等多个领域。

面壁智能 CEO 李大海在接受 APPSO 的采访时表示,MiniCPM-o 2.6 将重点关注具身化属性较强的设备。目前,面壁智能已经与人形机器人厂商加速进化建立了深度合作关系。

在他看来,这款全模态端侧模型能够完善机器人的「大脑」功能,为机器人的本体系统提供关键的技术支持,也期待能够与更多机器人制造商、汽车和手机等具备具身化属性的设备厂商展开合作。

回顾 MiniCPM 的发展史,从第一代 MiniCPM 1.0 旗舰端侧模型发布,迭代至 MiniCPM 3.0, 迎来端侧 ChatGPT 时刻。 MiniCPM 始终践行「以小博大+高效低成本」的路线。

这一路走来,面壁智能也始终立于中国大模型开源的潮头之上。

自 2024 年 2 月发布以来,MiniCPM 系列端侧模型已累计下载超过 400 万次,获得 Hugging Face 2024 全球最受欢迎的中国模型。

AI 技术的普惠正在经历三个阶段的演进:先是让大家用得起,然后是用得方便,最后是用得舒心。

而面壁智能正在加速这最后一公里的转变。

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