OpenBMB 发布并开源 MiniCPM 4.1-8B

OpenBMB 正式推出并开源 MiniCPM4.1-8B，这是首个开源的混合推理大语言模型，该模型通过系统性创新实现了端侧极致效率，支持深度推理模式与非推理模式一键切换。

该系列在 8B 参数规模下通过模型架构、训练数据、训练算法和推理系统四个维度的系统性创新，实现端侧极致效率。

模型亮点

• 首个原生稀疏架构的深思考模型，通过可训练稀疏注意力创新，代码、数学推理等任务的推理速度比同尺寸开源模型快 3 倍以上
• 知识、推理、编程、指令遵循等 15 个评测基准，取得综合平均分同尺寸模型第一
• 支持高效双频换挡：长文本用稀疏，短文本用稠密
• 端侧友好，在 128K 长文本场景下，MiniCPM 4.1 相较于 Qwen3-8B 仅需 25% 的缓存存储空间

MiniCPM4.1-8B 采用 InfLLM v2 可训练稀疏注意力机制，在 128K 长文本场景下每个 token 仅与不到 5% 的 token 计算相关性，显著降低长文本计算开销；原生支持 65,536 token 上下文，通过 LongRoPE 可扩展至 131,072 token。

目前，模型已在 Github、Hugging Face、魔搭社区开源

🔗Github：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM
🔗Hugging Face: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM4.1-8B
🔗ModelScope:https://modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM4.1-8B