MiniCPM-V 4.7 35B-A3B

35B-A3B

OpenBMB MiniCPM-V

面壁智能(OpenBMB)的混合专家视觉模型:在 34.7B 的语言模型上读图像和视频,每个 token 约激活 3B 参数,结构与 Qwen3.6 35B-A3B 相同。40 层中只有 10 层保留会增长的 KV 缓存,所以上下文很便宜。Q4_K_S 在 4K 下约需 20.9 GB,24 GB 显卡上很宽裕;Q4_K_M(22.2 GB)在 24 GB 上偏紧,32 GB 显卡用满 256K 窗口也装得下 Q4_K_M。视觉编码器是另外一个 1.1 GB 的文件,不在上面的数字里;加载图像后,24 GB 显卡上的 Q4_K_S 也会变成偏紧。llama.cpp 以 `qwen35moe` 架构运行它的文本部分。体积按 OpenBMB 官方 GGUF 文件计算,各档位的质量损失未公布。

⬇ 95.2K HF 下载量♥ 1079 点赞openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B· 数据更新于 10/20/2026
消费级显卡专业 GPUMac / 苹果芯片

262K

最大上下文

4

量化变体

GGUF Q8_0

最佳质量

—

精度保留率

量化变体对比

各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度

实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ4_K_S4.5920.9 GB——估算
计算HF
GGUFQ4_K_M4.8822.2 GB——估算
计算HF
GGUFQ5_K_M5.725.9 GB——估算
计算HF
GGUFQ8_08.5138.6 GB——估算
计算HF
30B-A3B

Qwen3-VL 30B-A3B Instruct

Alibaba Qwen3-VL

消费级显卡专业 GPU
15.2 GB最低显存99.7%精度

多模态 MoE,激活参数仅约 3B,因此在苹果统一内存上依然跟手,CPU 卸载的表现也远好于稠密 30B。Q4 约 19GB,24GB 显卡可完整放下。

26B-A4B

Gemma 4 26B-A4B IT

Google Gemma 4

消费级显卡专业 GPU
15.3 GB最低显存—精度

Google Gemma 4 的混合专家模型:文本部分约 25B 参数,每 token 激活约 4B,256K 上下文,支持图像输入。30 层中只有 5 层的缓存随上下文增长,而且这些层用的是更少、更宽的注意力头,所以缓存很小——32K 下约 0.9 GB,用满 256K 也只要约 5.3 GB。Q4 下 32K 上下文约 17 GB:24 GB 显卡可以从容运行,甚至能加载完整窗口(偏紧)。16 GB 显卡差一点装不下。下方体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。

31B

Gemma 4 31B IT

Google Gemma 4

消费级显卡专业 GPU
18.6 GB最低显存—精度

Google Gemma 4 的稠密旗舰:约 31B 参数,256K 上下文,支持图像输入。60 层中只有 10 层缓存完整上下文,而且这些层只用 4 个宽 KV 头,所以 128K 上下文只增加约 11 GB 缓存,常规的 60 层结构则要约 120 GB。Q4 下 4K 上下文约 21 GB——在 24 GB 显卡上刚好压在"从容"的边缘,32K 起就偏紧;32 GB 显卡跑 32K 很从容。下方体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。

35B-A3B

Qwen3.6 35B-A3B

Alibaba Qwen3.6

消费级显卡专业 GPU
23.4 GB最低显存—精度

今年被推荐最多的 24 GB 显卡模型之一:总参数 35.6B,每个 token 约激活 3B,每个 token 读取的数据量和 3B 模型差不多。40 层中只有 10 层保留会增长的 KV 缓存,所以上下文很便宜:Q4_K_M 在 4K 下约需 23.4 GB,32K 下约 24.0 GB。按本站的规则,这在 24 GB 显卡上属于「勉强」而不是「宽裕」,因为本站计入了多数指南忽略的运行缓冲;32 GB 显卡,或 48 GB 的 Mac(靠 GPU 可用的那部分统一内存)才有真正的余量。它通过单独的视觉编码器读取图像。体积按已公布的 GGUF 文件大小计算,各档位的质量损失未公布。

在本地运行 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B

在 Q4_K_M、4K 上下文下,MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 约需 22.2 GB —— 权重 20.1 GB、KV 缓存 0.08 GB、激活缓冲 2.0 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 32 GB 显卡 —— 共 4 张,RTX 5090 起步;78 张卡中有 26 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。

上下文变长会多花多少

从 4K 提到 32K 约多占 0.55 GB,总量来到 22.8 GB。这比参数量给人的印象要温和:40 层中只有 10 层的 KV 缓存会随上下文增长,因此缓存的增速只有常规架构的一小部分。该模型的原生上下文是 256K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 28 GB。

该下载哪个版本

本索引只收录了 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 的 GGUF 格式,共 4 个档位(Q4_K_S、Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0)。 该模型没有公开的逐档困惑度数据,因此质量一列留空而不是填估算值 —— 在同一个模型内部,位数越多越忠实是数据唯一支持的排序。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。

常见问题

MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 22.2 GB,到 32K 时约 22.8 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 能在 32GB 显卡上跑吗?
可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 22.2 GB,在 RTX 5090 上还剩 9.8 GB,本索引中 4 张 32 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 26 张可以。
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 该用哪个量化档位?
该模型没有公开的质量对比数据,所以按体积来选:Q4_K_M 是多数人使用的档位,bits-per-weight 越高越忠实。索引中的 4 个档位是 Q4_K_S、Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0。 注意这是 MoE 模型 —— 尽管每个 token 只激活一部分参数,全部参数仍需驻留显存,因此显存开销按总参数量算,而不是激活参数量。

这个模型能跑在哪

按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。

提供格式
GGUF

本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-20 RSS → /zh/feed.xml