本发明公开一种基于剪枝、权值共享和编码的模型压缩方法和处理设备，涉及模型压缩技术领域，解决了模型压缩不充分，移动设备实时计算人工智能模型的能力较差的技术问题。该装置包括以下步骤：S100：通过正常训练，得到由原始网络权值及神经元构成的初始模型；S200：根据阈值设定，最终得到结果模型；S300：将所述结果模型的神经元之间的连接网络通过聚类进行权值共享，得到共享网络权值及相应的神经元；S400：将权值共享后得到的所述共享网络权值进行平滑处理；S500：采用变长位对平滑处理后的所述共享网络权值进行编码，并存储其索引值，得到压缩后的模型。本发明对模型进行了充分压缩，提高移动设备实时计算人工智能模型的能力。