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MiniCPM-V VideoがWaveSpeedAIに登場

MiniCPM-V 4.5は、AIビデオ理解と分析のための最新かつ最も強力なMiniCPM-Vモデルです。すぐに使えるREST推論API、最高のパフォーマンス、コールドスタートなし、手頃な価格設定。

By WaveSpeedAI 1 min read
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Wavespeed Ai Minicpm V Video
Wavespeed Ai Minicpm V Video MiniCPM-V 4.5は、AIビデオ理解と分析のための最新かつ最も強力なMiniCPM-Vモデルです。すぐに使えるR...
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MiniCPM-V VideoがWaveSpeedAIに登場

WaveSpeedAIで利用可能になったMiniCPM-V 4.5の紹介：GPT-4oレベルのビデオ理解

マルチモーダルAIの風景は大きなアップグレードを手に入れました。WaveSpeedAIは、MiniCPM-V 4.5 の利用可能性を発表できることを嬉しく思います。MiniCPM-Vシリーズの最新で最も強力なモデルであり、ビデオ理解、画像分析、ドキュメント解析のためのGPT-4oレベルのパフォーマンスを提供する革新的なマルチモーダル大規模言語モデルです。インテリジェントなビデオ分析パイプラインの構築、複雑なドキュメントからのインサイト抽出、次世代のビジュアルAIアシスタントの作成など、MiniCPM-V 4.5はあなたのアプリケーションに前例のない機能をもたらします。

MiniCPM-V 4.5とは何ですか？

MiniCPM-V 4.5は、OpenBMBによって開発された効率的なエンドサイドマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）で、画像、ビデオ、テキストを入力として受け入れながら高品質のテキスト出力を提供します。Qwen3-8BおよびSigLIP2-400Mアーキテクチャに基づいて構築されたこの8Bパラメータモデルは、注目すべき成果を達成しています。ビジョン言語能力においてGPT-4o-latest、Gemini-2.0 Pro、さらにはQwen2.5-VL 72Bを上回るパフォーマンスを示していますが、それらのほんの一部のサイズです。

このモデルは、強力なマルチモーダルAIへのアクセスと効率性を実現する上で大きな前進を表しています。8つの一般的なベンチマークでOpenCompassの平均スコア77.0を備えて、MiniCPM-V 4.5はオープンソースコミュニティで最も高いパフォーマンスのオンデバイスマルチモーダルモデルとして立ち上がっています。

主な機能と能力

革新的な3D-Resamplerアーキテクチャ

MiniCPM-V 4.5は、ビデオ理解におけるパフォーマンスと効率のトレードオフを克服する革新的な3D-Resamplerテクノロジーを導入しています。最大6個の連続したビデオフレームをわずか64トークンにグループ化して共同圧縮することで、モデルはビデオトークンに対して印象的な96倍の圧縮率 を実現します。これは追加の計算オーバーヘッドなしでより多くのビデオフレームを処理できることを意味します。高FPS（最大10 FPS）と長いビデオ理解を前例のない効率で実現します。

最先端のビデオ理解

このモデルは主要なビデオベンチマークで例外的なパフォーマンスを提供します：

  • Video-MME：30Bパラメータ未満のモデルの中で最先端であり、Qwen2.5-VL 7Bと比較してGPUメモリの46.7%と推論時間の8.7%のみを使用
  • LVBench & MLVU：競争力のある長いビデオ理解能力
  • MotionBench & FavorBench：優れた高フレームレートと細粒度のアクション動力学認識

ハイブリッドファスト/ディープシンキングモード

MiniCPM-V 4.5は、効率的な日常使用のためのファストシンキングと複雑な問題解決シナリオのためのディープシンキングの両方をサポートしています。この制御可能なハイブリッドアプローチにより、特定のユースケースに最適化できます。リアルタイムアプリケーション向けの迅速な応答が必要でも、詳細なタスク向けの徹底的な分析が必要でも、選択できます。

業界トップレベルのOCRとドキュメント解析

LLaVA-UHDアーキテクチャを活用して、MiniCPM-V 4.5は最大180万ピクセル（1344×1344）の高解像度画像をあらゆるアスペクト比で処理しながら、ほとんどのMLLMより4倍少ないビジュアルトークンを使用します。OCRBenchではGPT-4oとGemini 2.5の両方を上回り、OmniDocBenchのドキュメント解析で最高位にランクされています。

ハルシネーション削減

AI Feedbackからの強化学習（RLAIF-V）を使用して、MiniCPM-V 4.5はハルシネーションリスクを大幅に削減します。MMHal-Benchでは、モデルはGPT-4oを上回り、信頼できる応答を生成します。これは精度が重要な本番環境アプリケーションに不可欠です。

多言語サポート

30以上の言語サポートにより、MiniCPM-V 4.5は言語の境界を越えてテキストを理解および生成でき、視覚情報をシームレスに組み込む、グローバルにアクセス可能なマルチモーダルアプリケーションを実現します。

実世界のユースケース

ビデオコンテンツ分析と要約

メディア企業、コンテンツ作成者、教育プラットフォーム向けのビデオコンテンツを自動的に分析および要約します。主要な瞬間を抽出し、キャプションを生成し、数時間のフッテージ全体で重要なシーンを特定します。

インテリジェントなドキュメント処理

複雑なドキュメント、テーブル、手書きコンテンツを業界トップレベルの精度で処理します。法律文書分析、財務諸表抽出、自動データ入力ワークフローに最適です。

ビジュアルクエスチョンアンサーリングシステム

画像とビデオについて詳細な質問に答えることができるインテリジェントアシスタントを構築します。カスタマーサポートアプリケーション、教育ツール、およびアクセシビリティ機能に最適です。

品質管理と検査

製造品質管理、セキュリティ監視、異常を特定し詳細なレポートを生成できる自動検査システムのためのビデオ分析を展開します。

コンテンツモデレーション

コンプライアンス、安全性、ポリシー施行のための大規模でビデオと画像コンテンツを高精度と低誤検出率で分析します。

研究と分析

市場調査、科学分析、ビジネスインテリジェンスアプリケーション向けの視覚データからインサイトを抽出します。

WaveSpeedAIを使用開始

WaveSpeedAIを通じたMiniCPM-V 4.5へのアクセスは簡単です。当社のプラットフォームは以下を提供します：

  • すぐに使用可能なREST API：十分に文書化されたAPIエンドポイントを使用して、すぐに推論呼び出しを開始
  • ゼロコールドスタート：モデル初期化を待つ必要がなく、リクエストは即座に処理されます
  • 手頃な価格：エンタープライズグレードのAI機能を手頃な価格で提供
  • 業界最高のパフォーマンス：最適化されたインフラストラクチャが利用可能な最速の推論時間を提供

MiniCPM-V 4.5の使用を開始するには、https://wavespeed.ai/models/wavespeed-ai/minicpm-v/videoでモデルページにアクセスし、クイックスタートガイドに従ってください。

サンプルAPIリクエスト

import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen

api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
    "video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4",
    "preset_prompt": "describe",
    "seed": -1
}

def request_json(url, data=None):
    request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
    with urlopen(request) as response:
        return json.load(response)

# 1. Submit the prediction.
submit_body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/minicpm-v/video", json.dumps(payload).encode())
task = submit_body.get("data", submit_body)
prediction_id = task.get("id")
if not prediction_id:
    raise RuntimeError("Submission response did not contain a prediction id")
result_url = task.get("urls", {}).get("get") or f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{prediction_id}/result"

# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
    body = request_json(result_url)
    result = body.get("data", body)
    status = result.get("status")
    if status == "completed":
        print(result.get("outputs", []))
        break
    if status in {"failed", "cancelled", "timeout"}:
        raise RuntimeError(result)
    if status not in {"created", "processing"}:
        raise RuntimeError(f"Unexpected status: {status}")
    time.sleep(2)

結論

MiniCPM-V 4.5は効率的なマルチモーダルAIの新時代を表しています。8Bパラメータモデル内でビデオ理解、画像分析、ドキュメント解析でGPT-4oレベルのパフォーマンスを提供することで、以前は大規模でリソース集約的なシステムに限定されていた可能性を開きます。

次世代のビデオ分析ツール、インテリジェントなドキュメント処理パイプライン、またはビジュアルAIアシスタントの開発など、WaveSpeedAI上のMiniCPM-V 4.5はあなたのアプリケーションが必要とするパフォーマンスと効率をもたらします。

マルチモーダルAIの未来を体験する準備ができていますか？ 今日WaveSpeedAIでMiniCPM-V 4.5を試して、最先端のAIが極めて高速な推論に出会うときに可能になることを発見してください。

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