moonshot-v1-vision-preview是什么

moonshot-v1-vision-preview 是月之暗面推出的多模态图片理解模型，模型完善了 moonshot-v1 模型系列的多模态能力，具备强大的图像识别能力，能精准区分复杂细节，如相似的蓝莓松饼和吉娃娃图片。在文字识别方面，模型表现优异，能准确识别潦草手写内容，如收据单、快递单等。moonshot-v1-vision-preview能分析图像中的数据，如柱状图的科目成绩，从美学角度评价图表。模型基于API调用，支持多轮对话、流式输出等特性。

moonshot-v1-vision-preview的主要功能

图像识别：准确识别出图像中的复杂细节和细微差别，即使是相似度较高、人眼较难区分的对象，如蓝莓松饼和吉娃娃图片，模型也能精确地区分和识别。OCR文字识别能力：在OCR文字识别和图像理解场景中表现突出，比普通的文件扫描和OCR识别软件更加准确。能识别收据单、快递单等文档中潦草的手写内容，准确提取文字信息。图像数据提取与分析：精准识别图像中的数据信息，如柱状图中的科目名称、分数数值等，进行数据对比分析。还能识别图像的样式格式、颜色等美学元素，从美学角度对图像进行评价。API调用：基于API调用，用户能将模型集成到自己的应用中。

moonshot-v1-vision-preview的项目地址

项目官网：https://platform.moonshot.cn/docs/guide/use-kimi-vision-model产品体验：Kimi智能助手

moonshot-v1-vision-preview的使用说明

模型支持的特性包括：多轮对话，流式输出，工具调用，JSON Mode，Partial Mode以下功能暂未支持或部分支持联网搜索：不支持Context Caching：不支持创建带有图片内容的 Context Cache，支持使用已经创建成功的 Cache 调用 Vision 模型URL 格式的图片：不支持，目前仅支持使用 base64 编码的图片内容。

moonshot-v1-vision-preview的模型定价

moonshot-v1-8k-vision-preview：1M tokens ￥12.00moonshot-v1-32k-vision-preview：1M tokens ￥24.00moonshot-v1-128k-vision-preview：1M tokens ￥60.00

moonshot-v1-vision-preview的应用场景

内容审核与分类：自动识别和分类图像内容，适用于电商平台的商品管理、科研教育的动植物识别，及平台内容的审核。文档与数据处理：高效提取文档和表格中的文字信息，适用于合同、发票的文档处理，及成绩表、财务报表的数据分析。医学与工业应用：辅助医学影像分析，提高诊断准确性；进行工业产品缺陷检测，提升生产质量。智能交互服务：在智能客服、教育辅助和智能家居领域，基于多模态交互提供更智能、便捷的服务。美学与设计评估：从美学角度分析图像，为广告、网页设计提供改进建议，辅助艺术创作，提升视觉效果。

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使用场景示例：

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MiniCPM-o 2.6是什么

MiniCPM-o 2.6 是MiniCPM-o 系列最新、性能最佳的多模态大模型，具有 8B 参数量。MiniCPM-o 2.6在视觉、语音和多模态直播等多个领域表现出色，达到与 GPT-4o 相当的性能水平。模型支持实时双语语音识别，超越了 GPT-4o 实时识别的表现，支持 30 多种语言。MiniCPM-o 2.6 基于先进的 token 密度技术，处理 180 万像素图像仅产生 640 个 tokens，显著提高推理速度和效率。MiniCPM-o 2.6支持在 iPad 等端侧设备上高效运行多模态直播。

MiniCPM-o 2.6的主要功能

领先的视觉能力：支持处理任意长宽比的图像，像素数可达 180 万（如 1344×1344）。出色的语音能力：支持可配置声音的中英双语实时对话。支持情感/语速/风格控制、端到端声音克隆、角色扮演等进阶能力。强大的多模态流式交互能力：接受连续的视频和音频流，并与用户进行实时语音交互。高效的推理能力：仅需 640 个 token 即可处理 180 万像素图像，比大多数模型少 75%。支持在 iPad 等终端设备上高效进行多模态实时流式交互。易于使用：支持多种推理方式，包括 llama.cpp、ollama、vLLM 等。提供 int4 和 GGUF 格式的量化模型，降低内存使用和加速推理。

MiniCPM-o 2.6的技术原理

端到端全模态架构：不同模态的编码器/解码器用端到端的方式连接和训练，充分基于丰富的多模态知识。全模态直播机制：将离线模态编码器/解码器改为在线版本，支持流式输入/输出，设计时间分割复用（TDM）机制，用在LLM主干中的全模态流处理。可配置的语音建模设计：设计多模态系统提示，包括传统的文本系统提示和新的音频系统提示，确定助手的音色，实现灵活的音色配置。

MiniCPM-o 2.6的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-oHuggingFace模型库：https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-2_6在线体验Demo：https://minicpm-omni-webdemo-us.modelbest.cn/

MiniCPM-o 2.6的应用场景

智能助手：支持中英双语实时对话，情感/语速/风格控制，及语音克隆，提供个性化和自然的交互体验。内容创作：生成详细的图像和视频描述，支持多模态内容生成，帮助内容创作者快速生成高质量的多媒体内容。教育领域：支持多图和视频理解，提供详细的解释和描述，辅助学生学习复杂概念，同时支持语言学习和实时反馈。智能客服：处理用户的文本、语音和图像输入，提供实时响应和多模态交互，提升客户满意度。医疗健康：分析医疗影像，提供初步诊断建议，同时支持多语言对话和情感控制，作为健康咨询助手提供温馨服务。