MiniCPM-o ，它是一款 开源、轻量级 的多模态大语言模型，目标是在手机等资源受限的环境中实现 GPT-4o 级别的多模态能力！
1. MiniCPM-o：小身材，大能量！
MiniCPM-o 的名字已经暗示了它的核心特点：Mini (小巧) 和 CPM (中文预训练模型)，最后的 “o” 则代表 Omnimodal (全模态)。 它由 OpenBMB 团队推出，旨在打造一款真正 实用化 的多模态大模型，让每个人都能在自己的手机上体验到强大的 AI 能力。
核心亮点：
- GPT-4o 级别多模态能力: 官方宣称在视觉、语音和多模态理解方面，MiniCPM-o 达到了 GPT-4o 的水平，甚至在某些方面超越。
- 极致轻量化: 模型体积小巧，易于部署在移动设备和边缘设备上，摆脱对云端计算的依赖。
- 全模态输入: 不仅支持文本和图像，还加入了 语音 输入，能够理解更丰富的多模态信息。
- 实时流式处理: 支持 多模态实时流式输入，为实时交互应用场景打开了大门，例如多模态直播、实时翻译等。
- 完全开源: 模型权重、代码和数据全部开源，方便研究者和开发者使用和改进。
简而言之，MiniCPM-o 的目标就是：将 GPT-4o 级别的多模态能力，装进你的手机里！
2. 模型结构：全融合多模态架构
MiniCPM-o 采用了 全融合多模态架构，这意味着它并非简单地将不同模态的信息拼接在一起，而是从模型底层就实现了多模态信息的深度融合。 这种架构能够更好地捕捉不同模态之间的关联性，从而提升模型的理解和推理能力。
虽然 Notion 页面没有详细展开模型结构的细节，但我们可以推测其大致组成部分：
- 视觉编码器 (Vision Encoder): 负责处理图像输入，提取视觉特征。 可能采用类似 ViT (Vision Transformer) 或 CNN 的结构。
- 音频编码器 (Audio Encoder): 负责处理音频输入，提取音频特征。 可能采用类似 Whisper 或其他音频特征提取模型的结构。
- 语言编码器 (Language Encoder): 负责处理文本输入，提取文本特征。 可能基于 Transformer 架构，例如类似 CPM 或其他 LLM 的结构。
- 多模态融合模块 (Multimodal Fusion Module): 核心组件，将来自视觉、音频和语言编码器的特征进行深度融合。 具体融合方式可能包括 Cross-Attention、Gate Mechanisms 等。
- 解码器 (Decoder): 基于融合后的多模态特征，生成文本输出。 同样可能基于 Transformer 架构。
**架构示意图
全融合的优势：
传统的多模态模型可能采用 late fusion (后期融合) 或 intermediate fusion (中期融合) 的方式，即将不同模态的信息先独立处理，然后在后期或中间层进行融合。 而 全融合架构 则更强调 early fusion (早期融合) 和 deep fusion (深度融合)，让不同模态的信息在模型更底层的网络层就开始交互和融合，从而更好地捕捉模态间的细粒度关联。
举例说明:
假设模型需要理解一张 “猫咪坐在钢琴前弹奏音乐” 的图片。
- Late Fusion: 模型可能先独立识别出 “猫咪”、“钢琴” 和 “音乐”，然后简单地将这些标签组合在一起。 但无法深入理解 “猫咪” 和 “弹奏音乐” 之间的 动作关系。
- 全融合: 模型在底层就将视觉特征 (猫咪的姿态、钢琴的形状) 和文本特征 (“弹奏音乐”) 进行融合，能够更准确地理解猫咪正在 “弹奏” 钢琴，而不是简单地 “靠近” 钢琴。
