# 清华系开源 MiniCPM-V 4.6：1.3B 多模态模型，一张 4090 就能全量微调

> 原标题：清华系团队出手！一张 4090 即可「爆改」，1.3B小钢炮震撼开源

- 来源：新智元 · 公众号
- 发布时间：2026-05-13T04:06:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/20369
- 原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652699935&idx=1&sn=974ecb8c7bd833937177ef900575e558

## 摘要

面壁智能、清华和 OpenBMB 放出了 MiniCPM-V 4.6，一个 13 亿参数的多模态模型。它最大的卖点是能在一张 RTX 4090 显卡上完成全量微调，不用再靠低秩适配这类折中方案。模型提供了两种视觉 token 压缩模式：4 倍压缩追求精度，16 倍压缩追求速度，让开发者自己按场景选。正文没披露具体的训练数据量和详细评测基准，这点先别太激...

## 推荐理由

HKR 三项都成立：一条具体的开源多模态模型发布，给了参数量、硬件条件和 token 压缩方案，把本地微调成本压到一张消费级显卡。不是前沿大厂的旗舰发布，但实用性强，82 分合理。

## 锐评

面壁智能和清华放出的 MiniCPM-V 4.6，核心卖点是把全量微调的门槛压到了一张 RTX 4090。以前小模型想省显存只能靠低秩适配这类折中方案，现在可以直接动全部参数，对开发者来说省事不少。模型给了两种视觉 token 压缩模式：4 倍保精度，16 倍追速度，等于把选择权交给用的人，按场景自己掂量。

不过正文没写训练数据量和具体评测基准，这就让“小钢炮”的成色打了折扣。没有数据规模和对比对象，很难判断它的能力上限在哪，也不知道在哪些任务上会翻车。另外，1.3B 参数在多模态任务里到底能扛住多复杂的场景，光靠一篇推送还看不出来。

还缺的是端侧实测和第三方复现结果。一张 4090 跑得动是一回事，换到手机或边缘设备上表现怎么样，功耗和延迟能不能接受，这些才是落地时要命的细节。