【AI大模型前沿】MiniCPM4.1：面壁智能重磅开源，128K长文本推理秒级响应，端侧性能狂飙7倍
MiniCPM4.1 是一个专为端侧设备量身打造的高效大型语言模型，具有 8B 参数规模。它在保持与同尺寸开源模型相当性能的同时，通过一系列创新技术实现了显著的效率提升。该模型在长文本处理、推理速度和模型压缩等方面均取得了突破性进展，使其成为端侧应用场景中的理想选择。
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前言
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型在各个领域展现出了巨大的潜力。然而，如何将这些强大的模型高效地部署到端侧设备上，一直是行业面临的挑战。面壁智能团队推出的 MiniCPM4.1 系列模型，凭借其在模型架构、学习算法、训练数据和推理系统等方面的全方位优化，成功实现了端侧大模型的极致效率与卓越性能。本文将深入剖析 MiniCPM4.1 的技术细节，探讨其在不同场景下的应用潜力，并提供快速部署与使用的实践指南。
一、项目概述
MiniCPM4.1 是一个专为端侧设备量身打造的高效大型语言模型，具有 8B 参数规模。它在保持与同尺寸开源模型相当性能的同时，通过一系列创新技术实现了显著的效率提升。该模型在长文本处理、推理速度和模型压缩等方面均取得了突破性进展，使其成为端侧应用场景中的理想选择。
二、技术揭秘
（一）稀疏注意力机制
InfLLM v2 稀疏注意力机制是 MiniCPM4.1 的核心技术之一。它通过动态选择相关上下文块，将传统 Transformer 模型中 O(n²) 的计算复杂度降低到接近线性。这一机制不仅减少了计算量，还显著降低了内存访问开销。
（二）高效训练算法
MiniCPM4.1 引入了 ModelTunnel v2，用于高效地搜索最佳预训练策略，避免了大量试错成本。此外，分块式推演（Chunk-wise Rollout）技术实现了负载均衡的强化学习，有效解决了长链思维（CoT）推理中的负载不均衡问题。
（三）极致模型量化
BitCPM4 是 MiniCPM4.1 的三元量化版本，将模型参数位宽压缩至 3 值，实现了模型位宽 90% 的极致瘦身。这种量化技术在保持模型性能的同时，大幅减少了模型存储和计算需求。
（四）高效推理框架
CPM.cu 是一个轻量级的 CUDA 推理框架，集成了稀疏注意力、模型量化和投机采样等技术，显著提高了预填充和解码速度。此外，ArkInfer 跨平台部署系统支持多后端环境的一键部署，提供了灵活的跨平台适配能力。
三、核心功能
（一）高效稀疏架构
采用 InfLLM v2 稀疏注意力机制，每个词元仅需计算与少于 5% 词元的相关性，显著降低了长文本处理的计算复杂度和内存开销。这一架构创新使得 MiniCPM4.1 在处理 128K 长文本时，相比传统模型大幅减少了缓存存储空间。
（二）双频换挡机制
根据任务类型自动切换注意力模式，长文本任务启用稀疏注意力以降低计算复杂度，短文本任务切换至稠密注意力以确保精度与速度。这种智能切换机制在保证输出质量的同时，最大化了计算效率。
（三）卓越综合性能
在多个评测基准上，MiniCPM4.1 取得了同尺寸模型第一的成绩，综合能力达到同级最优水平。无论是在知识问答、推理分析还是编程辅助等方面，MiniCPM4.1 均表现出色，展现了其强大的通用性。
（四）端侧友好
MiniCPM4.1 在 LiveCodeBench、AIME 等端侧性能测试中，推理速度比同尺寸开源模型快 3 倍以上。在 128K 长文本场景下，仅需 25% 的缓存存储空间，极大地减轻了端侧设备的计算压力。
（五）多种部署格式
MiniCPM4.1 提供了 GPTQ、AutoAWQ 等多种部署格式，方便开发者根据不同的端侧设备需求进行高效部署。
四、基准评测
（一）效率评测
在 Jetson AGX Orin 和 RTX 4090 两款典型端侧芯片上，MiniCPM4.1 在长文本处理任务中展现出大幅领先同尺寸模型的处理速度。随着文本长度的增加，MiniCPM4.1 的性能优势愈发显著。在 Jetson AGX Orin 平台上，相较于 Qwen3-8B，MiniCPM4.1 实现了约 7 倍的生成速度提升。
（二）综合评测
MiniCPM4.1 推出端侧 8B、0.5B 两种参数规模版本，均在同级别模型中实现了最佳性能表现。在多个综合评测基准上，MiniCPM4.1 的平均分超过了同尺寸的其他开源模型，证明了其在知识、推理、编程等多方面的强大能力。
（三）长文本评测
MiniCPM4.1 基于 32K 长文本进行预训练，并通过 YaRN 技术实现长度扩展。在 128K 长文本的大海捞针任务中，MiniCPM4.1 展现出卓越的性能表现，准确率达到了 100%。
五、应用场景
（一）端侧设备应用
MiniCPM4.1 专为端侧设备设计，适用于智能手机、平板电脑、智能音箱等设备。它能在设备本地高效运行，保护用户隐私，减少对云端计算的依赖。
（二）长文本处理
稀疏注意力机制和长文本优化使 MiniCPM4.1 能高效处理长文本任务，如长篇文档生成、故事创作、技术文档编写等。
（三）知识问答与教育
凭借强大的知识理解和推理能力，MiniCPM4.1 可用于知识问答系统、智能辅导工具等教育领域应用，帮助用户快速获取准确信息，辅助学习和研究。
（四）编程辅助
在代码生成、代码补全、编程问题解答等方面表现出色，可作为开发人员的编程助手，提高编程效率和质量。
（五）内容创作
能协助用户进行创意写作、文案撰写、新闻报道等各类内容创作任务，提供灵感和写作支持。
六、快速使用
为了帮助开发者快速上手 MiniCPM4.1，以下是基于 CPM.cu 推理框架的部署实践：
（一）环境准备
确保已安装 Python 3.8 及以上版本，并安装以下依赖：
pip install torch transformers
（二）安装 CPM.cu
通过以下命令安装 CPM.cu：
git clone https://github.com/OpenBMB/cpm.cu.git --recursive
cd cpm.cu
python3 setup.py install
（三）CPM.cu推理
通过以下命令使用 EAGLE3 进行投机推理。
python3 -m cpmcu.cli \
--model-path $BASE_MODEL_PATH \
--draft-model-path $EAGLE3_DRAFT_MODEL_PATH \
--prompt-text "Tell me about Tsinghua University" \
--use-eagle3 true
（四）transformers 推理示例
从 Hugging Face 下载 MiniCPM4.1 模型，并加载推理模型：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
torch.manual_seed(0)
path = 'openbmb/MiniCPM4.1-8B'
device = "cuda"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map=device, trust_remote_code=True)
# User can directly use the chat interface
# responds, history = model.chat(tokenizer, "Write an article about Artificial Intelligence.", temperature=0.7, top_p=0.7)
# print(responds)
# User can also use the generate interface
messages = [
{"role": "user", "content": "Write an article about Artificial Intelligence."},
]
prompt_text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
)
model_inputs = tokenizer([prompt_text], return_tensors="pt").to(device)
model_outputs = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=32768,
top_p=0.95,
temperature=0.6
)
output_token_ids = [
model_outputs[i][len(model_inputs[i]):] for i in range(len(model_inputs['input_ids']))
]
responses = tokenizer.batch_decode(output_token_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(responses)
（五）混合思考
MiniCPM4.1 支持混合思考模式，可以用于深度思考和非思考模式。用户可以通过设置 enable_thinking=True 来启用混合思考模式，设置 enable_thinking=False 来启用非思考模式。同样，用户可以直接在查询末尾添加 /no_think 来启用非思考模式。如果未添加任何特殊标记或在查询末尾添加 /think，模型将启用思考模式。
# Enable reasoning mode
prompt_text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
enable_thinking=True
)
# Enable non-reasoning mode
prompt_text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
enable_thinking=False
)
七、结语
MiniCPM4.1 作为面壁智能团队在端侧大模型领域的最新成果，凭借其极致的效率优化和强大的性能表现，为端侧应用场景提供了全新的解决方案。无论是长文本处理、知识问答还是编程辅助，MiniCPM4.1 均展现出卓越的性能。通过本文的详细介绍，相信读者对 MiniCPM4.1 有了全面的了解。更多详细信息，请参考以下项目地址：
项目地址
- GitHub 仓库：https://github.com/openbmb/minicpm
- Hugging Face 模型库：https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM4.1-8B
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