GitHub-радар
Локальный ИИ для анализа фото, документов и видео на телефоне и ПК
Это модель, которая распознаёт и описывает изображения, документы и видео без отправки их в облако — установи её локально через ИИ-агента и получай описания скриншотов и фото за секунды.
Это ИИ-модель для понимания изображений, документов и видео: показываешь ей картинку — она описывает, что на ней, или отвечает на вопросы о содержимом.
Когда пригодится
Пригодится, если нужно распознавать текст на фото, описывать скриншоты или кадры видео локально, без отправки данных в чужое облако. Не подойдёт, если нужен универсальный помощник для сложных рассуждений или задач не про изображения.
Плюсы
- Работает локально — данные не уходят в облако
- Высокая скорость: 13+ токенов в секунду на телефоне
- Требует всего 3 ГБ памяти на iPhone 17 Pro Max
- Бесплатна для коммерческого использования (лицензия Apache 2.0)
Минусы
- Превосходство над конкурентом подтвердили только тесты самой OpenBMB
- На компьютере нужно минимум 16 ГБ памяти и около 14,5 ГБ на диск
Как поставить — по шагам
- 1Проверь, что у тебя Mac/PC с памятью от 16 ГБ, или смартфон с приложением авторов модели.
- 2Открой карточку модели по ссылке: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B.
- 3Отправь агенту текст из блока ниже.
- 4Дождись, пока агент установит модель через Ollama или llama.cpp и подберёт версию под твой компьютер.
- 5Пришли агенту скриншот, фото или документ и попроси описать содержимое.
- 6Проверь ответ модели на точность — для важных задач перепроверяй результат сам.
Текст для агента
Текст для шага с агентом — скопируй и отправь (Claude Code, Codex, любой):
Открой карточку модели MiniCPM-V-4.7-35B-A3B от OpenBMB: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B — поставь её локально через Ollama или llama.cpp, подбери версию под мой компьютер и покажи, как дать ей фотографию или скриншот на описание.
На телефоне (iPhone, iPad) у авторов есть отдельное приложение, которому хватает 3 ГБ памяти. Для обычного запуска через Ollama или llama.cpp на компьютере нужен Mac или ПК от 16 ГБ памяти — самый компактный файл модели весит около 14,5 ГБ.
Открыть на Hugging Face▌ Ещё находки