01できること
長所
- 超コンパクト（<1GB VRAM Q4）
- Apache 2.0（商用利用自由）
- ファインチューニングに適した、クリーンな事前学習済みベースモデル
- エッジ／オンデバイスでのデプロイ
知っておくべき限界
- —Instruct／チャット向けではない — 会話用途にはファインチューニングが必要
- —ENおよびZHのみ（FRは保証されません）
- —1.1Bというモデル規模による能力の制約
アーキテクチャ
密なTransformer · 1.1Bパラメータ · Llama型
トレーニング
双言語（EN/ZH）の事前学習（OpenBMB）。ベースモデル（SFTなし）、ファインチューニングの起点として最適です。
おすすめの用途
独自のファインチューニングEdge/on-device事前学習
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$# HuggingFace : openbmb/MiniCPM5-1B
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
0.6 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
0.8 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
1.2 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
2.2 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 1.4 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
MiniCPM5 1Bに必要なハードウェアは？
MiniCPM5 1BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 0.6 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
現在のオファー： RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime)
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外出先では： MiniCPM5 1B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
クラウドを使わず、このモデルを自分専用のChatGPTで利用
お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 生涯アップデート
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
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