近日，面壁智能联合清华大学及 OpenBMB 开源社区，正式发布了新一代端侧多模态大模型 ——MiniCPM-V 4.6。该模型在仅有 1.3B 参数的情况下，展现出了卓越的性能和效率，尤其在当前内存价格飞涨的背景下，MiniCPM-V 4.6 仅需 6G 内存便能在终端设备上流畅运行，宣告了 “低内存、极速跑” 的时代到来。
这款新模型的推出，无疑为人工智能的应用提供了更多可能。随着技术的不断进步，智能设备在日常生活中的角色愈发重要，MiniCPM-V 4.6 则以其高效的资源利用和出色的计算能力，帮助更多用户在不牺牲性能的前提下，轻松进行多模态任务处理。
据了解，MiniCPM-V 4.6 在自然语言处理、图像识别以及音频处理等多个领域表现优异，能够实现快速响应和精准理解，使其成为智能家居、机器人以及移动设备等多种应用场景的理想选择。面壁智能对此次发布充满信心，认为 MiniCPM-V 4.6 将推动更多创新应用的落地。
值得一提的是，该模型不仅强调性能，同时也关注用户体验，采用开源的方式，极大地促进了技术的共享和发展。开发者们可以借助 MiniCPM-V 4.6 进行多种实验，进一步探索人工智能的边界。面壁智能希望，通过此次发布，能够激励更多技术爱好者和专业人士共同推动 AI 技术的进步。
总之，MiniCPM-V 4.6 的发布，无疑为人工智能的未来注入了一剂强心针，它的低内存需求与高效率将让更多用户享受到 AI 技术带来的便利和创新。
国产大模型赛道迎来重要整合。面壁智能引入电信巨头与产业基金，完成深度股权绑定。此举不仅带来资金支持，更将加速国产大模型在公共数据与智能硬件领域的商业化进程，标志着“国家队”与“清华系”技术力量的深度结合。
面壁智能完成数亿元融资，由国家队与清华系联手投资。公司成立于2022年8月，核心团队源自清华，结合硬核技术与商业经验，获得算力与产业生态战略支持。
面壁智能获数亿元融资，中国电信领投，中信金石等跟投。双方将深化合作，结合电信的云算力、网络资源与面壁智能的算法经验，共同拓展AI在司法、汽车、教育等复杂场景的应用。
清华大学等机构推出UltraEval-Audio音频模型测评框架，为音频大模型评测提供系统化基础与一站式解决方案。最新v1.1.0版本在一键测评功能基础上进一步优化，助力研究者高效评估音频模型性能。
清华大学NLP实验室等机构联合开源了音频模型测评框架UltraEval-Audio，为音频大模型提供完整的评测方法。该框架最新版本v1.1.0在原有“一键测评”基础上，新增了热门音频模型的一键复现功能，进一步完善了音频评测体系。
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