近日,此芯科技携手众智FlagOS社区,依托底层软硬件协同优化能力,完成MiniCPM-OCR系列模型Day0级端侧适配。该系列由面壁智能联合OpenBMB正式开源,是面向文档解析与文字识别的新一代大模型,包含1.3B参数1.0版本与2B参数Jev质检模型。
这意味着,具备复杂文档解析能力的1.3B轻量模型,以及担任文档“AI质检员”角色的2B Jev模型,可直接在此芯P1 SoC上高效、离线运行。此举不仅大幅降低了端侧AI的部署门槛,同时降低了敏感文档在云端处理的隐私泄露风险。
端侧深度优化: 此芯科技构筑安全高效的本地“AI质检”防线
本次适配成功将MiniCPM-OCR 1.0 与Jev模型落地此芯科技SoC端侧,实现文档解析与质检的纯本地运行。这不仅摆脱了网络依赖,更让敏感数据“不出端”,有助于保障客户信息安全。

FlagOS × 此芯 P1:精准调度、极简访存与算子融合
为在纯CPU环境下充分释放算力性能,FlagOS围绕此芯P1的处理器架构特点,展开了一系列针对性的底层深度优化:
精准算力调度与底层加速
FlagOS将推理任务精准绑定至此芯P1的8个Cortex-A720大核,有效避免了大小核混用带来的负载不均。同时,两大模型均保留BF16精度,在线性层深度复用oneDNN/ACL计算能力,为视觉处理、状态更新和生成缓存打好了算力基础。
MiniCPM-OCR:极简数据搬运与缓存优化
针对解析过程中的重复计算与访存瓶颈,优化团队将等长图像块合并批处理,减少视觉编码器的零散调用。在逐Token生成时,通过预分配KV缓存并借助Triton内核原位写入,避免历史缓存的反复拼接与复制。同时,将GDN递归计算等状态更新接入专属路径,大幅压缩了生成热路径的中间数据开销。
Jev:质检判别一次成型与算子融合
围绕单次前向完成的质检任务,视觉注意力采用了分块计算与在线Softmax,避免显式生成庞大的注意力矩阵。此外,GDN预填充与因果卷积采用CPU融合算子并行处理,并以FP32维护递归状态,完美兼顾了执行效率与数值稳定性。
提速2.49倍,性能支撑稳定可靠
一系列针对计算与访存瓶颈的硬核优化,带来了明显的性能提升。在12条样例、Batch Size为1的P1严苛测试中,Jev模型的平均前向耗时从原生算术基线的11.54秒大幅降至4.63秒,实现了约2.49倍的显著提速。这为此芯P1上的离线文档解析与质检,提供了坚实、可验证的性能支撑。
精度高度对齐: 端侧推理贴近“原生级”精准
测试结果显示,在严苛的OCRBench v1基准测试(覆盖文字识别、场景文字理解、文档问答等核心任务)中,此芯科技平台运行MiniCPM-OCR 1.0模型的相对得分差异仅为-0.50%。
这一“几乎无损”的极低差异,意味着经过端侧跨芯适配后,此芯平台可保留模型原生的各项解析与识别能力。这充分证明,此芯端侧算力在实现平稳离线运行的同时,能够稳定可靠地为客户输出精准、高质量的文档处理结果。
开发者速用指南: 一键获取此芯科技专属模型
为了让广大开发者第一时间体验端侧文档解析的魅力,此芯科技联合FlagOS社区,已在魔搭(ModelScope)社区和Hugging Face上线面向此芯科技平台的适配版本。
模型镜像下载:
魔搭社区 (ModelScope):
MiniCPM-OCR-1.0:
https://modelscope.cn/models/FlagRelease/MiniCPM-OCR-1.0-BF16-arm-FlagOS
MiniCPM-OCR-Jev:
https://modelscope.cn/models/FlagRelease/MiniCPM-OCR-Jev-BF16-arm-FlagOS
HuggingFace:
MiniCPM-OCR-1.0:
https://huggingface.co/FlagRelease/MiniCPM-OCR-1.0-BF16-arm-FlagOS
MiniCPM-OCR-Jev:
https://huggingface.co/FlagRelease/MiniCPM-OCR-Jev-BF16-arm-FlagOS
结语: 致敬开源生态,共创端侧AI新纪元
大模型向端侧下沉已成行业必然趋势。此次适配落地,不仅验证了此芯科技SoC平台卓越的软硬件协同能力与扎实的算力底座,更彰显了FlagOS在AI底层软件栈领域的深厚造诣。得益于FlagOS前瞻性的架构设计与此芯平台的深度融合,前沿AI技术在端侧的轻量化与平稳落地正被极大加速。
未来,此芯科技将继续深化与FlagOS的生态协同,持续发挥底层Arm架构优势,不断突破端侧大模型的效能瓶颈,共同为千行百业构筑安全可控的本地智能防线,让大模型真正安全、高效地触手可及。

此芯科技携手众智FlagOS,实现Day0适配MiniCPM-OCR & Jev,让文档“AI质检员”跑上端侧

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