阿里淘宝 MNN 团队开源 3 亿参数端侧模型 MNN-Pocket-0.3B:INT4 版仅 173MB,iPad Pro M5 解码最高 466 token/s,Apache 2.0
阿里巴巴淘宝 MNN 推理引擎团队于 2026-11-04 在 GitHub alibaba/MNN 与 Hugging Face(taobao-mnn)发布 MNN-Pocket-0.3B,这是一个与 MNN 推理栈协同设计、面向手机 App 的约 3 亿参数中英双语指令模型,Apache 2.0 许可。官方模型卡称:INT4(W4A16)QAT 构建仅 173MB,支持 32K 上下文,在 iPad Pro M5(Metal)上解码最高 466 token/s,iPhone 18 Pro 实测约 350 token/s;在 11 项中英评测上平均 50.00,高于 Qwen3-0.6B(44.28)等更大的约 5 亿参数基线(均为官方口径)。同系列还放出 Base、SFT、GGUF、MNN 端侧包和一次前向即作答的 Dec 决策模型。11-08 起已有第三方 iOS 应用 Local LLM 接入、社区转出 LiteRT 版本。官方明确不建议用于高阶数学和长代码生成。
核心要点速览
- 规格(官方模型卡):约 3 亿参数、28 层、隐藏维度 896、GQA 14 头/2 KV 头、词表 65,536,部署支持 32K 上下文,中英双语
- 体积与速度(官方口径):INT4(W4A16)QAT 构建 173MB;512 token 上下文下 iPad Pro M5 Metal 预填充 8,721 token/s、解码 466 token/s,骁龙 8 Gen 5 CPU 解码 251 token/s;GitHub README 称 iPhone 18 Pro 解码约 350 token/s
- 跑分(官方口径):11 项中英评测平均 50.00,INT4 版 49.59,仅掉 0.41 分;IFEval 73.20、GSM8K 54.36、HumanEval 53.66,平均分高于 Qwen3-0.6B(44.28)和 MiniCPM4-0.5B(46.81)
- 全家桶:Base、SFT、指令版、GGUF(llama.cpp)、MNN 端侧包,以及一次前向作答的 Dec 决策模型;Apache 2.0 可商用
- 定位:官方建议用于端侧助手、信息抽取和轻量 Agent 流水线,不建议做高阶数学或长代码生成
