Família MiniCPM · 1.1B de parâmetros

MiniCPM5 1B

Modelo base de 1.1B da OpenBMB, sob a licença Apache 2.0. Pré-treinado em inglês e chinês (EN/ZH), serve de base para fine-tuning próprio. VRAM em Q4 < 1 GB, implantação em edge.

🇨🇳 OpenBMB·Licença Apache 2.0·Contexto 32k tokens·Data de lançamento 2026-05-21·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Ultra-compacto (<1 GB VRAM Q4)
  • Apache 2.0 (uso comercial livre)
  • Base pré-treinada limpa para fine-tuning
  • Implantação na borda/no dispositivo
Limitações que você deve conhecer
  • —Não é um modelo instruct/chat — exige fine-tuning para uso conversacional
  • —Bilíngue apenas em EN/ZH (FR não garantido)
  • —Capacidades limitadas pelo tamanho de 1,1 bilhão
Arquitetura
Transformer denso · 1,1 bilhão de parâmetros · tipo Llama
Treinamento
Pré-treinamento bilíngue EN/ZH (OpenBMB). Modelo base (sem SFT), ideal como ponto de partida para fine-tuning.
Ideal para
Fine-tuning internoEdge/on-devicePré-treinamento

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$# HuggingFace : openbmb/MiniCPM5-1B
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
0.6 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
0.8 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
1.2 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
2.2 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 1.4 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para MiniCPM5 1B?

Para executar MiniCPM5 1B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 0.6 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

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Em deslocamento: MiniCPM5 1B também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~45t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~120t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~220t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900