




MNN Chat 2025安卓版(com.alibaba.mnnllm.android),高效部署大语言模型!支持千问、百川、LLAMA等多种模型,兼容Tensorflow、ONNX等格式。亮点在于多模态大模型支持,新增LLM单步执行、扩展采样算法等功能,CPU/GPU性能大幅优化,加载速度更快。适用于手机、PC等设备,快来体验流畅的AI对话!
MNN Chat官方下载2026安卓版迎来重大更新,在功能与体验上实现全面升级。针对用户长期反馈的沟通效率问题,团队全新优化了消息推送机制,显著降低延迟,确保信息秒级触达。同时,智能会话列表引入优先置顶与未读分类,让重要对话一目了然。语音消息模块新增变声与降噪功能,用户可在趣味与清晰之间自由切换。此外,聊天记录云端同步效率提升,支持断点续传,即使网络波动也能无缝衔接。用户普遍称赞新版界面更简洁流畅,操作响应速度提升明显。我们也收到许多关于群组管理功能的积极反馈,新增的“快速定位未读成员”与“消息免打扰分段设置”深受办公人群喜爱。针对隐私安全,端到端加密机制进一步强化,所有通讯内容均受保护,无第三方可窥探。MNN Chat将持续倾听用户声音,不断打磨细节,致力于为安卓用户提供更稳定、更安全、更高效的即时通讯体验。
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。
1、在本站下载安装软件,打开后进入主页,进入主页可以看到AI模型,大家可以根据自己的需求选择想要部署的AI模型;

2、然后选择需要下载的文件,直接点击就能快速下载;

3、还可以在搜索框输入关键词进行搜索下载。

支持 Tensorflow、Caffe、ONNX、Torchscripts 等主流模型文件格式,支持CNN / RNN / GAN / Transformer 等主流网络结构。
支持多输入多输出,支持任意维度的输入输出,支持动态输入(输入大小可变),支持带控制流的模型
算子丰富,支持 178 个Tensorflow Op、52个 Caffe Op、163个 Torchscipts Op、158 个 ONNX Op(ONNX 基本完整支持)
支持 服务器 / 个人电脑 / 手机 及具有POSIX接口的嵌入式设备,支持使用设备的 CPU / GPU 计算,支持部分设备的 NPU 计算(IOS 11 + CoreML / Huawei + HIAI / Android + NNAPI)
支持 Windows / iOS 8.0+ / Android 4.3+ / Linux 及具有POSIX接口的操作系统
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。
LLM 相关更新
App 发布
Android
新增Android的大模型应用(LLM / Diffusion),详见 apps/Android/MnnLlmChat/README.md
iOS
新增 iOS 的大模型应用,详见 apps/iOS/MNNLLMChat/README.md
新特性
模型支持
支持 Qwen2-VL / Qwen2-Audio / Qwen2.5-VL 等多模态大模型的导出和运行。
支持 DeepSeek-R1-1.5B-Qwen 和 DeepSeek-R1-7B-Qwen
LLM 单步执行支持
新增了对 LLM 单步执行的支持,便于调试和优化模型推理过程。
LLM 扩展采样算法支持
扩展了采样算法的支持,提升了模型推理的灵活性和多样性。
LLM 导出模型时支持输出历史 Token 的概率值
在导出 LLM 模型时,新增了输出历史 Token 概率值的功能,便于后续分析和优化。
LLM-CPU 支持 mmap 文件缓存
新增了对 mmap 文件缓存的支持,使二次加载模型时避免内存重排,提升了加载效率。
性能优化
CPU 多线程性能进一步提升
对 LLM 多线程性能进行了优化,进一步提升了整体推理速度。
CPU prefill 性能优化
优化了 CPU 上 prefill 性能,使 1024 token 输入和 512 token 输入的 prefill 性能持平。
GPU 优化 OpenCL AutoTuning 耗时
优化了 OpenCL AutoTuning 的耗时,避免了首次推理耗时过长的问题。
GPU 优化:Metal / OpenCL 支持 fp16 的 scale/bias,支持对称量化优化
Metal / OpenCL 后端支持 fp16 的 scale/bias 和对称量化优化的支持,提升了推理效率。
LLM 加速:Metal / OpenCL 后端支持 scale/bias 使用 fp16
Metal / OpenCL 支持 scale/bias 使用 fp16(设置 precision = low 时启用),进一步优化了 GPU 推理性能。
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