A MiniCPM-V 4.5 új változatának bemutatásával a videó betekintést nyújt abba, hogyan tudja ez a kompakt multimodális modell egyszerre képeket, többféle formátumú adatot és hosszú videókat értelmezni, mindezt viszonylag szerény hardverigény mellett. A néző megismerheti az OpenBNB modelljeinek technológiai hátterét – különösen a Quen 38B alapot és a SIGLIP 2-t –, és megtudhatja, hogy a modell hogyan képes felülmúlni nagyobb névleges paraméterszámú versenytársakat a látvány-nyelvi feladatokban.
Az installáció lépésein végighaladva a készítő bemutatja az előfeltételeket, majd lépésről lépésre vezeti végig a nézőt a helyi futtatás és tesztelés folyamatán. Megismerkedhetünk azzal is, hogy a MiniCPM-V 4.5 képes gondolkodási láncot követni – külön kapcsolható a „thinking” flag –, amely révén a modell többlépcsős, kontextusérzékeny elemzésre és következtetésre képes, például képeken, táblázatokon vagy szövegeken keresztül.
A videó figyelmet fordít a modell képességeire az OCR (optikai karakterfelismerés), többnyelvű szövegazonosítás és kézírás-felismerés területén, valamint kitér olyan való életből vett példákra is, mint AI által generált képek vagy videók vizsgálata. Különös hangsúlyt kap az erőforrás-használat mérése, a VRAM-fogyasztás, illetve a mobiltelefonra vagy asztali GPU-ra telepíthető könnyített verziók lehetősége.
A bemutatóban gyakran előkerül az a kérdés, hogy egy ilyen modell mennyire pontos, felismeri-e a valós jelentéseket a multimodális adatokban, illetve mennyire lehet ráhagyatkozni például összetettebb videoelemzéseknél vagy finom részletek (mint mimika, gesztusok) értelmezésénél. Ezen túlmenően felmerülnek dilemmák a gépi döntéshozatal, a kimenő válaszok megalapozottsága és az emberi ellenőrzés szükségessége kapcsán is.
