MiniCPM 4.0的发布，标志着端侧模型在速度、性能和长文本处理能力上的巨大飞跃。通过原生稀疏技术，MiniCPM 4.0不仅大幅提升了模型的推理速度，还在保持高性能的同时，显著降低了显存占用和计算成本。
MiniCPM 4.0 发布了依然是端侧模型：原生稀疏，带来更强的端侧模型
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM
作为开源产品，附带了翔实的技术报告，共 43 页
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM/blob/main/report/MiniCPM_4_Technical_Report.pdf
下面，我带大家快速量子速读 一下
技术亮点
他们搞了套原生稀疏，让模型本身就有了一些rag 的特性，打破很多端侧的限制，更快、更强
不得不说，正如刻板印象：面壁搞端侧，是专业的
无论是 0.5b 还是 8b 这个端侧领域，MiniCPM 几乎是都是最快、成本最低的
以 Jetson AGX Orin 和 RTX 4090 两款典型端侧芯片为例，MiniCPM4 的速度，大幅领先同类模型
显存极限场景下，推理速度最多快 220 倍
如图表所示
以最适合放在移动设备里的 MiniCPM-0.5B 为例，尽管其训练数据只有 Qwen3-0.6B 的 3%，但各类评分却大幅超越：
两款模型，在同体量模型中，均非常耐打
MiniCPM4 基于 32K 长文本进行预训练，并通过 YaRN 技术实现长度扩展，能够支持 128K 长文本
作为端侧模型，在 128K 大海捞针下全绿
而刚刚提到的43页技术报告，我看了一遍，觉得可以拆成以下：
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM/blob/main/report/MiniCPM_4_Technical_Report.pdf
下面容我一一拆解
这次 MiniCPM 的主力架构，InfLLM v2 的东西，全称是“可训练稀疏注意力机制”
大致就是：在 Attention 里做了 RAG
传统的大模型，每一个词（token）都要和上下文中所有其他词去交互一遍，来判断“谁重要谁不重要”。这种方式虽然准确，但计算量非常大——输入越长，算得越慢，显存也越容易爆掉。
在下面的演示中，你可以点击【阳光】【花香】【人们】【微风】【感叹】或者【今天】，来看看大模型都关注到了什么。
InfLLM v2 做了些改变：让模型像人一样，只看“相关部分”
分两步：
第一步：把上下文切成一个个“语义块”——比如一段话、一个段落，作为候选记忆单元
第二步：让每个新输入的 token 自己挑选，它最需要参考的那几个语义块，然后只和它们交互
InfLLM 原理图示
这套机制的效果非常实在：在长文本任务中，把 attention 的计算量从「一整个上下文」压缩成「不到 5% 的上下文块」。
更妙的是，MiniCPM4 有自动切换模式
生成式模型推理慢，很多时候不是因为模型太大，而是因为每一步都太复杂。
尤其是在每次生成一个词时，模型都要在几万个候选词里挑一个出来——就像你每写一个字，都要在整本字典里找一圈。这是语言模型最花时间的一步。
于是人们想了一个加速策略：草稿模型 + 验证模型。
先用一个小模型“快速写个草稿”，然后大模型来看草稿写得靠不靠谱。如果靠得住，就直接用，省得大模型每次都从头干一遍。
这个机制叫做“投机采样”（Speculative Decoding），原理上很好用，但它也有自己的问题：
草稿模型本身，也要用整个词表去算 softmax，它自己也很累，没真正省多少。
MiniCPM4 的改进就是这里：草稿模型少管点事，只写常规句子就行
这就是 FR-Spec（Frequency-Ranked Speculation）的核心。
具体做法是：
FR-Spec 原理图示
这种“草稿不全写，大模型兜底”的结构带来两个直接好处：
1. 草稿模型跑得快，软硬件负担更轻；
2. 整个草稿 + 验证链条稳定，最终输出没变差。
尤其是在端侧设备，比如手机、笔记本、嵌入式芯片等，这种优化带来的速度提升非常关键。
这么来记
原本：是两个模型各自跑一套
FR-Spec：草稿模型弄一小半，剩下的由大模型快速补全
流程短了，速度自然快了
大模型所以叫大模型，首先是：大
这个大，也体现在了本身的体积上：又大又重，占显存，占带宽，跑得慢
为了让模型运行的更快，人们会将原本的浮点计数，压缩成整数，这一过程叫做量化
常见的压法是 INT8、INT4——也就是说，每个参数只用 8 bit、4 bit 来存。越小越快，但越小也越难保留原来的信息
MiniCPM 这次直接上了三值参数只用三种值表示：-1、0、+1平均下来是 1.58bit，已经接近量化的极限
各类模型的量化信息
通常情况下，压缩到这么狠，模型会崩，而 MiniCPM 的做法，是把量化这个过程提前塞进训练里
以前是：先训完，再量化（PTQ，Post-Training Quantization）
这里是：奔着量化去训练（QAT，Quantization-Aware Training）在训练时，就告诉模型：你之后只能选三种值，自己想办法适应吧
具体是两步：
第一步：先训一个正常精度的模型，比如 FP8
第二步：接着在三值限制下继续训练，让它自己适应压缩精度
训练过程不复杂，用的 token 数只比正常 decay 多两倍左右
结果：模型压缩了 90%，但评测表现没明显掉不是因为三值更强，而是训练方式更适配
量化没有优劣，只有取舍
在算力有限的前提下，这种极致压缩，是非常实用的选择
模型训练得再好，最后都要落到一件事上：能不能跑起来，跑得快不快
之前我有一篇暴论，特别提到：面壁和硅基流动，在模型部署上，有非常独特的积累
DeepSeek 后，第一批的生态锚位
话说回来，很多模型会直接用 vLLM、transformers 这种通用推理框架。它们确实方便，但不够轻，也不够快，尤其在端侧设备上，资源吃紧。
MiniCPM 自己写了推理引擎，叫 CPM.cu，来支持自家的模型，比如刚才提到的 InfLLM 和 FR-Spec：从 memory 分配到 kernel 调用，全都围绕自己模型结构打通。
而在「跑得快」之外，还有一个问题：能不能部署得开？
不同平台，不同芯片，不同后端，部署流程一换就出 bug。
MiniCPM 在这块配了 ArkInfer，用来做部署适配，作为跨平台调度系统，做了三件事：1. 统一模型调用方式：无论底层是 llama.cpp 还是 TensorRT，接口都长一样2. 封装硬件差异：支持 NVIDIA、Intel、高通、MTK、昇腾等多种芯片3. 一次训练，多端部署：写一套模型，不用每个平台各改一版
这样，模型从训练出来，到部署上线，流程少了、接口稳了、速度快了
训练任何模型，都是很烧钱的
光是一个学习率、一套 batch size，试错一次就是几十万 token，几百张卡。堆资源可以解决问题，但也太贵了
MiniCPM 的思路是：先用小模型，把风向试出来
这套系统叫做「风洞 2.0」，做的事很简单：
换句话说：
在重金投入之前，先模拟器跑几圈再说
模拟器（图文无关）
它用的评估标准叫 ScalingBench，能量化地预测性能曲线走势，效果比人工调参准得多，token 花得也少
除此之外，MiniCPM 在训练本身也做了两件优化：
精度用 FP8：比 FP16 还低，能省显存，能省传输目标用多 token 预测：一次训多个词，训练信号密度高，收敛更快
整套下来，MiniCPM4-0.5B 的训练 token 用量只有 1T，但性能能打到 Qwen3（36T）那个水平
MiniCPM4 是一个系统层面的优化闭环：
Attention 稀疏，少算点
每一层，都做了迭代
最终堆出一个结果：在端侧，128K 长文本，能稳定、快速、成本低地跑起来
这事儿，莫名让我想到了 DeepSeek：训练优化、推理优化、数据优化…一直不断迭代。
模型行业的战局，似乎正是被这一个个架构上的创新与微创新，所塑造
另外的，call back 下曾经写的一份内容，并恭喜：硅基流动完成新一轮数亿元融资
DeepSeek 后，第一批的生态锚位
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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
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