MiniCPM-1B-SFT
基础大模型MiniCPM-1B-SFT
发布时间: 2024-04-10
模型参数（Parameters）
12.0
最高上下文长度（Context Length）
4K
是否支持中文
支持
推理能力（Reasoning）
模型基本信息
最高上下文输入长度
4K tokens
最长输出结果
未披露
模型类型
基础大模型
发布时间
2024-04-10
模型预文件大小
2.72GB
开源和体验地址
官方介绍与博客
官方论文
暂无
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
API接口信息
接口速度
暂无数据
接口价格
输入价格:
- 文本: 暂无数据
- 图片: 暂无数据
- 音频: 暂无数据
- 视频: 暂无数据
- Embedding: 暂无数据
输出价格:
- 文本: 暂无数据
- 图片: 暂无数据
- 音频: 暂无数据
- 视频: 暂无数据
- Embedding: 暂无数据
输入支持的模态
文本
输入不支持
图片
输入不支持
视频
输入不支持
音频
输入不支持
Embedding（向量）
输入不支持
输出支持的模态
文本
输出不支持
图片
输出不支持
视频
输出不支持
音频
输出不支持
Embedding（向量）
输出不支持
MiniCPM-1B-SFT模型在各大评测榜单的评分
发布机构
OpenBMB
查看发布机构详情
模型介绍
面壁智能开源的12亿参数规模的大语言模型，官方宣称其评测结果与70亿参数规模的大模型接近。
MiniCPM系列模型的参数规模都不超过30亿（不包含MiniCPM-8×2B-MoE，这个136亿，参考： https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/MiniCPM-MoE-8x2B ），因此推理显存要求很低，微调也仅需一个消费级显卡即可：
- 高效参数微调：一张1080/2080，通常是12GB显存左右；
- 全参数微调：一张3090/4090，即24GB显存左右；
关注DataLearnerAI公众号
关注DataLearnerAI微信公众号，接受最新大模型资讯
