MiniCPM-V 4.7开放1B与35B-A3B权重，以专家预取支持手机低内存推理

面壁智能与OpenBMB发布MiniCPM-V 4.7系列，包含1B稠密模型和总参数35B、每次激活约3B参数的MoE模型，支持单图、多图、视频和文档理解。模型配套推理及微调代码、模型卡和权重已公开，模型卡声明Apache-2.0许可。两个规模按同一系列发布记录，量化版本不重复计数。 35B版本引入LES（Lookahead Expert Scheduling）专家预取：在当前层计算期间预测并提前加载下一层可能用到的专家，减少计算等待。预测只影响加载顺序，实际路由仍由模型决定；未命中的专家仍按需加载。分层混合量化进一步降低运行资源需求，与专家预取是不同的机制。厂商报告特定手机和平板配置可使用约3GB运行内存，这不代表完整权重只有3GB，也不代表所有设备都能获得相同速度。 系列还提供视觉token压缩、推测解码及自生成回放数据微调方案。模型卡与厂商评测涉及多种理解任务，使用者可结合图像、视频和长文档任务验证实际效果；本次不把厂商评测排名泛化为所有视觉任务结论，也不将回放微调记为智能体递归自我改进。