MNN Chat是一款由阿里巴巴开源的多模态大模型应用，它能够在手机端独立运行大型模型，无需外部服务器支持。该应用广泛兼容多种模型和多模态任务，并对CPU推理性能进行了深度优化，从而确保了用户数据的安全性及隐私保护。无论是进行文本创作还是图像识别，MNN Chat都能带给用户丝滑流畅的AI交互体验。

MNN Chat手机大模型怎么用？

1、首先，从本站下载MNN Chat手机大模型安装包；

2、打开软件后，根据个人需求选择想要部署的AI模型；

3、请注意，为确保本地部署顺畅，手机需预留至少10GB的内存空间；

4、模型下载完毕后，即可通过该软件与AI进行流畅的对话交流；

5、软件支持多语言输入，无限制词聊天，且本地部署模式下无需网络连接即可使用。

详细使用攻略可看文档：https://mnn-docs.readthedocs.io/en/latest/transformers/llm.html

MNN Chat是什么软件？

MNN是一个轻量级的深度神经网络引擎，支持深度学习的推理与训练。适用于服务器/个人电脑/手机/嵌入式各类设备。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等30多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。

MNN-LLM是基于MNN引擎开发的大语言模型运行方案，解决大语言模型在本地设备的高效部署问题(手机/个人电脑/嵌入式设备)。支持常见的千问/百川/智谱/LLAMA等大语言模型。

多模态功能：

涵盖文本到文本、图像到文本、音频转文本以及文本生成图像等多种应用场景。

CPU推理性能提升：

在安卓平台上，MNN-LLM展现出显著的CPU优化效果，预填充速度相比llama.cpp提升了8.6倍，解码速度也加快了2.3倍。

模型兼容范围广泛：

支持众多知名模型提供商，如Qwen、Gemma、Llama（含TinyLlama与MobileLLM）、Baichuan、Yi、DeepSeek、InternLM、Phi、ReaderLM及Smolm等。

本地化运行：

所有操作均在设备本地执行，保障数据隐私安全，无需上传至外部服务器。

体积小巧轻便：

APK安装包体积紧凑（核心引擎仅约800KB），节省存储空间，对设备性能影响微乎其微。

离线工作模式：

无需网络连接，所有计算均在本地完成，既节省流量又保护用户隐私。

功能介绍：

1、核心功能（即模型推理，支持CPU+GPU）实现独立无依赖，代码结构精简，非常适合部署至移动设备及各类嵌入式系统。

2、针对iOS平台，提供功能完整的MNN静态库，支持armv7及arm64架构，库文件大小约为12MB，集成至应用程序后，将增加约2MB的可执行文件大小。若对核心功能进行裁剪，静态库大小可缩减至6.1MB，相应增加的可执行文件大小为600KB。

3、对于Android平台，核心功能以armv7a架构的c++_shared动态库形式提供，大小约为800KB。

4、软件支持Mini编辑选项，可进一步缩减包体积，相较于基础库大小，约能减少25%。

5、软件还具备模型压缩与量化功能，支持FP16/Int8格式，可有效降低模型体积，减少幅度可达50%至75%。

通用性特点：

1、兼容 Tensorflow、Caffe、ONNX、Torchscripts 等多种主流模型文件格式，并适配 CNN、RNN、GAN、Transformer 等主流网络架构。

2、具备多输入多输出能力，可处理任意维度的输入输出数据，支持动态输入（即输入大小不固定），同时兼容含有控制流的模型。

3、算子库丰富，涵盖 178 个 Tensorflow 操作符、52 个 Caffe 操作符、163 个 Torchscripts 操作符、158 个 ONNX 操作符（ONNX 操作符基本实现全面支持）。

4、广泛适用于服务器、个人电脑、手机以及具有POSIX接口的嵌入式设备，支持利用这些设备的 CPU、GPU 进行计算，同时部分设备还支持 NPU 计算（如 IOS 11 及以上版本的 CoreML、华为 HIAI、Android NNAPI）。

5、操作系统兼容性强，支持 Windows、iOS 8.0 及以上版本、Android 4.3 及以上版本、Linux 以及具有POSIX接口的其他操作系统。

软件特色：

1、全面适配iOS、Android、PC、Server的CPU架构，通过SIMD代码或手写汇编优化核心运算，使单线程下运行常见CV模型接近设备算力极限。

2、支持利用Metal、OpenCL、Vulkan技术，在移动端设备上通过GPU进行高效推理。

3、支持通过CUDA技术，在PC或Server上的NVIDIA GPU上实现更快速的推理。

4、广泛采用Winograd卷积算法提升卷积性能，并首次在业界实现转置卷积的Winograd算法优化与矩阵乘的Strassen算法优化，显著提升运算速度。

5、支持低精度计算（int8、fp16、bf16），并针对ARMv8.2和AVX512架构进行指令优化，实现更好的加速效果。

6、支持使用MNN算子进行数值计算，功能覆盖numpy常用操作。

7、提供MNN CV模块，支持图像仿射变换、归一化等常用图像处理功能，且在armv7a架构下占用空间小于100k。

8、支持跨平台模型训练，尤其擅长移动端模型训练。

9、支持Python语言调用，方便用户进行二次开发和集成。