太强了！MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 视觉 AI 模型本地部署实测：图片、视频、OCR、文档全能看！

大家好，我是超哥。今天给大家分享 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 视觉 AI 大模型的本地部署教程！它采用 35B 总参数、约 3B 激活参数，主打高效的多模态视觉理解能力，支持单图识别、多图理解、视频分析、OCR 文字识别以及 PDF 文档解析。今天我们将使用 llama.cpp 在本地部署这个模型，下面我们开始教程！

博主电脑环境

显卡：NVIDIA RTX 4080 SUPER（16GB）

CPU：AMD R9 7900X 12-Core Processor（12核）

内存：64GB DDR5（3600 MHz）

一、MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 大模型下载

Hugging Face模型下载地址：https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-gguf/tree/main

夸克网盘模型下载地址：https://pan.quark.cn/s/077975e8e1c5?pwd=uEkp

电脑配置模型选择推荐（建议最低 8GB 显存）：

二、下载并配置 llama.cpp

1、下载并安装 llama.cpp

Github项目下载地址：https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases

夸克网盘项目下载地址：https://pan.quark.cn/s/0e9ae9e5e119?pwd=GxiY

注意：显卡用户别忘了下载下图主程序后面的DLLs文件，下载后把里面的内容解压到llama.ccp主程序的根目录里，不然无法使用显卡运行模型。

2、MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 接入 llama.cpp

把下载到的大模型放到 llama.ccp 程序的根目录下的 models 目录里（需自行创建目录）

3、配置启动脚本

llama.ccp 程序的根目录创建启动脚本，命名成：启动.bat

@echo off
title MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-Q6_K - llama.cpp

cd /d "%~dp0"

echo.
echo ========================================
echo       XChaoGe.Com
echo       llama.cpp Local AI Server
echo ========================================
echo.
echo       Model: MiniCPM-V-4.7-35B-A3B
echo.

llama-server.exe ^
  -m "models\模型名" ^
  --mmproj "models\多模态模型名" ^
  --host 127.0.0.1 ^
  --port 8085 ^
  -c 65536 ^
  -ngl 99 ^
  --fit on ^
  -fa auto ^
  --jinja ^
  --reasoning off ^
  --parallel 1 ^
  --alias MiniCPM-V-4.7-35B-A3B ^
  --temp 0.7 ^
  --top-k 20 ^
  --top-p 0.8 ^
  --repeat-penalty 1.05 ^
  -n 65536

pause

访问控制面板 URL：

http://127.0.0.1:8085

参数说明：

三、接入 Hermes Agent、DeepSeek等

接入参数：

API 秘钥: 随便填一个

Base URL：http://127.0.0.1:8085/v1