ModelBest a lancé le même jour son nouveau grand modèle multimodal sur terminal MiniCPM-V 4.7, proposé d'emblée en deux versions : 35B-A3B et 1B. Le 35B-A3B est le premier modèle MoE (mixture of experts) de la famille MiniCPM-V et, s'appuyant sur la nouvelle technologie d'accélération d'inférence LES « planification prédictive des experts », devient le premier MoE open source capable de fonctionner de manière fluide et sans perte sur terminal.
Le chiffre le plus frappant concerne les performances réelles : sur un iPhone 17 Pro Max, il n'occupe que 3 Go de mémoire tout en atteignant une vitesse de décodage de 13+ token/s. Cela signifie qu'il n'est pas nécessaire d'envoyer les données au cloud : les smartphones haut de gamme peuvent gérer localement l'inférence multimodale, avec un double bénéfice pour la confidentialité et la latence.
Compatibilité multiplateforme et solutions de fine-tuning également open source
En matière d'adaptation, la version 4.7 couvre simultanément les trois systèmes iOS, Android et HarmonyOS, et est compatible avec les plateformes de puces Intel, AMD, Arm, Rockchip, Houmo, etc., englobant à la fois les scénarios mobiles et l'informatique locale. ModelBest a également publié en parallèle la solution de fine-tuning Self-Replay Fine-Tuning (SRFT), qui aide les développeurs à étendre les capacités à moindre coût et à limiter l'oubli catastrophique, facilitant ainsi les développements secondaires.
Les comparaisons de performances sont tout aussi solides : en mode Instruct, le 35B-A3B obtient, avec un temps d'inférence plus court, un score global supérieur à celui du Qwen3.6 35B-A3B ; la version 1B voit ses capacités de base continuer de progresser par rapport à la génération précédente 4.6, avec un score global et une efficacité d'inférence nettement supérieurs à ceux du Qwen3.5 0.8B. À l'heure où les modèles sur terminal se font de plus en plus petits, ModelBest abaisse encore le seuil du « passage des grands modèles au MoE + exécution locale sur smartphone ».