1元=1700000tokens！清华系发布国产Mistral仅2B，老手机都带得动

《MiniCPM：以2B之躯，挑战大模型领域》

在人工智能领域，大型预训练模型以其强大的能力和广泛的应用前景而备受瞩目。然而，这些模型往往需要庞大的计算资源和数据支持，使得许多研究者和开发者望而却步。近日，一款名为MiniCPM的2B参数大模型横空出世，打破了这一传统观念，展示了小型大模型在多模态任务上的出色表现。

MiniCPM是由清华系初创公司面壁智能推出的旗舰终端大模型，拥有2B参数量。尽管规模相对较小，但MiniCPM在多项标准测试中超越了主流的大型模型，如Mistral-7B、Llama2-13B、MPT-13B和Falcon40B等。更令人惊讶的是，MiniCPM在端侧部署多模态任务上也表现出色，成为业界首个实现这一目标的大模型。

在实际应用中，MiniCPM展现了惊人的能力。它能够准确地将中英混合语句翻译成法语，并在适当的位置插入emoji表情。此外，MiniCPM还能为自己编写代码，实现了自编码功能。在多模态任务上，MiniCPM同样表现出色，如在手机上识别图片中的物体并回答问题。

值得一提的是，MiniCPM还具有极高的性价比。在量化版本下，使用OPPO手机和骁龙855芯片的配置，其推理成本仅为1元=1700000tokens。相比之下，GPT-4的推理成本为1元=4700tokens，MiniCPM的成本优势显而易见。

，MiniCPM作为一款2B参数的大模型，凭借其出色的性能、多模态能力和高性价比，成功挑战了大模型领域的传统观念。它的出现不仅证明了小型大模型的潜力，也为未来的研究和应用提供了新的思路和方向。