MiniCPM-V 4.6이 @huggingface 트렌딩(Trending) 1위를 차지했습니다!
놀라운 지원을 보내주신 커뮤니티에 깊은 감사를 드립니다!

사용해 보기:
Hugging Face:
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.6
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GitHub:
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
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Modelscope:
https://modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM-V-4.6
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Web Demo:
https://huggingface.co/spaces/openbmb/MiniCPM-V-4.6-Demo
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App Demo:
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V-Apps
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MiniCPM-V 4.6을 돋보이게 만드는 것은 무엇일까요?

궁극의 온디바이스 효율성 (Ultimate On-Device Efficiency)
주요 멀티모달 (Multimodal) 및 Artificial Analysis 벤치마크에서 Gemma4-E2B-it 및 Qwen3.5-0.8B를 능가합니다. 단 2.5%의 토큰 예산(token budget)만을 사용하여 Qwen3.5-0.8B보다 더 높은 점수를 기록했습니다.

전문가 수준의 멀티모달 지능 (Pro-Level Multimodal Intelligence)
매우 컴팩트한 크기임에도 불구하고 뛰어난 세밀한 OCR (fine-grained OCR), 복잡한 이미지 추론 (complex image reasoning), 그리고 다회차 상호작용 (multi-turn interaction) 능력을 갖추고 있습니다.

개발자를 위해 구축됨
SGLang/vLLM/llama.cpp/Ollama에 대한 즉각적인 지원, 멀티 플랫폼 모바일 배포, 그리고 소비자용 GPU에서의 낮은 진입 장벽을 가진 미세 조정 (fine-tuning)과 함께 완전히 오픈 소스로 공개되었습니다.