What is MiniCPM-2B?
MiniCPM 係由 ModelBest Inc. 及清華 NLP 共同開發的大規模語言模型，擁有 24 億個參數，不含嵌入。此模型效能強大，特別是在中文、數學與程式編寫任務中，於 SFT 後表現優於 Llama2-13B 和 Mistral-7B-Instruct-v0.1 等模型，且於 DPO 後超越這些模型。
主要特點：
1️⃣ 高性能：MiniCPM 在各項任務中展現傑出的效能，特別是在中文、數學與程式編寫方面，於 SFT 與 DPO 後超越 Llama2-13B 和 Mistral-7B-Instruct-v0.1 等基準。
2️⃣ 部署效益高：MiniCPM 可部署並在智慧型手機上進行推論，且串流輸出的速度超越人類言語的速度。此模型提供參數高效與全參數微調選項，開發時所需的硬體資源最少。
3️⃣ 成本效益高且開放取得：基於 MiniCPM 的開發成本低，並支援使用標準 GPU 進行參數高效微調。此外，所有模型參數皆開放供研究與限制性商業用途，並計畫釋出訓練檢查點和公開訓練資料，以利後續研究。
使用案例：
智慧型手機應用程式：MiniCPM 能夠開發出有效率的智慧型手機應用程式，涵蓋各種任務，包括語言模型與多模態推論，可為使用者提供快速且精準的回應。
學術研究：由於 MiniCPM 效能強大且開放取得，研究人員可將其應用於各種學術用途，有助於促進自然語言處理與多模態學習的研究。
成本效益高的開發：新創公司與小型企業可受益於 MiniCPM 的成本效益高開發方式，無需大量投資於基礎設施，就能運用大規模語言模型的強大功能，開發各種應用程式。
結論：
MiniCPM 是一款強大且易於取得的大規模語言模型，具備高性能、可有效部署於智慧型手機以及成本效益高的開發選項。由於此模型在各項任務上都展現強勁效能，且模型參數皆開放取得，MiniCPM 在各產業與學術研究領域都極具潛力，有望在自然語言處理與多模態學習方面帶來重大的進展。
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MiniCPM-2B was manually vetted by our editorial team and was first featured on September 4th 2025.
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擁有 80 億個參數，該模型在整體效能上超越了 GPT-4V-1106、Gemini Pro、Qwen-VL-Max 和 Claude 3 等專有模型。
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