AI時代において、大規模言語モデル（LLM）は高度な技術の結晶であり、その開発には莫大な計算資源とデータが必要とされます。オープンソースモデルの公開は、貴重な技術を広く共有することに繋がりますが、Apache2.0やLLaMA2コミュニティライセンスなどのライセンスによって知的財産権(IP)が保護されます。しかしながら、不正利用の試みも存在します。一部の開発者は独自のLLMを開発したと主張しながら、実際にはLlamaなどの既存モデルを不正に利用しているケースが見られます。

面壁智能の小型・高性能モデルMiniCPM-Vシリーズの最新版2.6が、GitHubとHugging Faceのトレンドランキングでトップ3に急上昇し、スター数は1万を突破しました。2月のリリース以来、累計ダウンロード数は100万回を超え、エッジデバイスモデルの性能評価におけるベンチマークとなっています。MiniCPM-V2.6は、80億パラメーターでリアルタイム動画理解、複数画像の同時理解、複数画像ICLなどの機能を含むエッジデバイス向けマルチモーダルモデルの性能向上を実現しました。量子化後のエッジデバイスメモリ使用量はわずか6GB、推論速度は18トークンに達します。

MiniCPM-V2.6は、わずか8Bパラメータながら、20B以下のシングル画像、マルチ画像、ビデオ理解の3つのタスクでSOTA（State of the Art、最先端）を達成した端側AIマルチモーダルモデルです。端側AIのマルチモーダル能力を大幅に向上させ、GPT-4Vと全面的に匹敵するレベルに達しています。