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国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

03 MiniCPM性能评估从评测数据中可以看出，MiniCPM3-4B 在多个评测集上的表现优越，尤其在整体性能和工具调用能力方面展现了明显的领先优势。

MiniCPM3-4B 大模型

ollama本地部署自然语言大模型

ensp; 7B 4.8GB ollama run gemma:7b Google Qwen 4B

ollama 语言大模型部署

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

而且一下更新了：0.5B, 1.8B, 4B, 7B, 14B, 72B 6个尺寸版本！

Qwen1.5 开源模型

QWen1.5: 卓越模型之路

在此次Qwen1.5版本中，开源了包括0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B在内的6个不同规模的Base和Chat模型，并一如既往地放出了各规模对应的量化模型。

Qwen1.5 开源模型

中文OCR超越GPT-4V，参数量仅2B，面壁小钢炮拿出了第二弹

该模型的平均激活参数虽然只有 4B，但在 BBH、MMLU 等 12 个权威评测基准上的平均成绩取得了第一，甚至击败了 LLaMa-34B，而推理成本仅仅为 Gemma-7B 的 69.7%

MiniCPM 大模型

垂直领域大模型的思考

科技大模型Mozi[1]在arXiv的4B语料上进行了继续的预训练。

垂直领域大模型

万字长文-大语言模型指令调优综述

与 BLIP-2 相比，InstructBLIP的平均相对改进为15.0%，最小的InstructBLIP (4B)在所有6 个共享评估数据集上的平均相对改进为 24.8%，优于Flamingo (80B

大语言模型

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