.01
SigLip-400M：用于视觉理解。 Whisper-300M：支持多语言语音处理。 ChatTTS-200M：实现了会话式语音合成。 Qwen2.5-7B：增强文本理解能力。
参数优化：尽管模型规模庞大，但通过 llama.cpp 和 vLLM 等框架优化，MiniCPM-o 2.6 能在不牺牲精度的前提下，降低对资源的需求，适应边缘设备的计算能力。 多模态处理能力：MiniCPM-o 2.6 支持高达 1.8 百万像素（1344×1344 分辨率）的图像处理，同时还具备 OCR 功能，在 OCRBench 等基准测试中表现优异。 流媒体支持：模型支持连续的视频和音频处理，能够实现实时应用，如安防监控、直播等。 语音特性：支持中英文双语语音理解、语音克隆及情感控制，能够实现自然、实时的互动。 易于集成：兼容 Gradio 等平台，使得开发者能够轻松部署。此外，MiniCPM-o 2.6 的商业化友好性也使得其能够服务日活跃用户数不足百万的小型应用场景。
视觉任务：MiniCPM-o 2.6 在 OpenCompass 基准测试中的 70.2 分，远超 GPT-4V，展现出其在视觉推理方面的卓越能力。这意味着，MiniCPM-o 2.6 不仅可以处理复杂的图像识别任务，还能够理解图像中的细节和上下文。 语音处理：MiniCPM-o 2.6 支持中英文实时对话，同时具备情感控制和语音克隆功能，提升了自然语言交互的能力。无论是语音识别，还是语音合成，都能够实现高质量的实时交互。 多模态高效性：通过支持连续的视频和音频处理，MiniCPM-o 2.6 在实时翻译、互动学习工具等领域展现了巨大的应用潜力。无论是教育还是娱乐行业，都会受益于这种高效的处理能力。 OCR 优势：高分辨率处理能力保证了精确的文档数字化和其他 OCR 任务。无论是扫描文件的数字化，还是从复杂图片中提取文字，MiniCPM-o 2.6 都能提供高效且精准的结果。
参考：
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-2_6 https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-o
