MiniCPM3-4B 是 MiniCPM 系列的第三代产品，全体功能超过了 Phi-3.5-mini-Instruct 和 GPT-3.5-Turbo-0125，比美多款 70 亿~90 亿参数的 AI 模型。

比较 MiniCPM1.0 / MiniCPM2.0，MiniCPM3-4B 具有更强壮、更多用处的技术集，可用于更广泛的用处。MiniCPM3-4B 支撑函数调用和代码解说器。

下面是 3 个版别的模型结构（1->2->3）的差异：

• 词表巨细：123K->73K->73K。

• 模型层数：40->52->62。

• 躲藏层节点：2304->1536->2560。

• 最大长度：4k->4K->32k。

• 体系提示词：不支撑-> 不支撑-> 支撑。

• 东西调用和代码解说器：不支撑-> 不支撑-> 支撑。

MiniCPM3-4B 有一个 32k 上下文窗口。MiniCPM3-4B 凭借 LLMxMapReduce，不需要占用太高的内存，能够处理理论上的无限上下文。

面壁智能还发布了 RAG 套件 MiniCPM-Embedding 模型和 MiniCPM-Reranker 模型，针对 RAG 场景还发布了微调版 MiniCPM3-RAG-LoRA 模型。

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(责任编辑：社会)