openbmb
MiniCPM5-2B
- パラメータ数
- 2.5B
- 最大コンテキスト長
- 131,072
- アーキテクチャ
- llama
- ライセンス
- 商用可
- 元モデル
- openbmb/MiniCPM5-2B
- ライセンス
- apache-2.0
MiniCPM5-2B の概要
MiniCPM5-2B は、Hugging Face の openbmb/MiniCPM5-2B をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は 2 つの配布元(openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF・bartowski/MiniCPM5-2B-GGUF)が公開しています。パラメータ数は約 2.5B(25億)、アーキテクチャは llama、最大コンテキスト長は 131,072 トークンです(GGUF に書かれた値)。
量子化は 22 種類あり、ファイルサイズは IQ2_M の 0.97 GB から BF16 の 5.04 GB まであります(Hugging Face 上の実際のサイズ)。
Q4_K_M(1.56 GB)を 8,192 トークンのコンテキストで動かすときの必要メモリは推定 2.72 GB、32,768 トークンでは推定 3.77 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 4 GB 以上の GPU(Arc A310・Arc A370M など)か、統合メモリ 4 GB 以上の Mac が目安です(macOS は GPU が使えるメモリに上限があるため、実際には余裕が要ります)。最も小さい IQ2_M(0.97 GB)なら、8,192 トークンで推定 2.13 GBです。
openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF の表示では、ライセンスは Apache License 2.0 で、商用利用できます(再配布するときはライセンス文と著作権表示を残します)。利用条件は原文で確認してください。
量子化ごとのファイルサイズと必要メモリの目安
- 8 GB まで
- 16 GB まで
- 24 GB まで
- 48 GB まで
- 128 GB まで
- それ以上
ファイルサイズは Hugging Face 上の実際の値です。必要メモリはコンテキスト長ごとの推定値(KVキャッシュ f16)。計算式は 必要メモリの計算方法で公開しています。
必要メモリはすべて 推定 (KVキャッシュ f16)。このページの「必要メモリ」以上の VRAM(または Mac の統合メモリ)を持つ環境で動作する見込みです。数値をクリックすると、その容量で動く機種・モデルの一覧(GPU・Macで探す)に移動します。
同じモデルの GGUF を 2 つの配布元が公開しています。量子化の種類とファイルサイズは配布元ごとに少しずつ違うので、下に配布元ごとの表を載せています。
「品質の目安」について(量子化でどれだけ元のモデルからずれるか)
量子化の型ごとに、元のモデルの出力からどれだけずれるかを、llama.cpp が Llama-3-8B で測った値から6段階に分けたものです。
使っている値は平均 KLD(元のモデルと量子化したモデルの、次の単語の確率の分布の差)で、小さいほど元のモデルに近い出力になります。imatrix(重要度の情報)を使って量子化したものは少し小さくなります。段階は、imatrix を使わない値(無い型は使った値)で分けています。
★このモデルで測った値ではありません。モデルが大きいほど、また MoE のモデルほど、同じ型でもずれは小さくなりやすいです。配布元独自の混合型(UD-Q4_K_XL など)は型の名前だけでは当てはめられないので「-」にしています。
| 量子化 | 品質の目安 | KLD(imatrix なし) | KLD(imatrix あり) | サイズ(Llama-3-8B) |
|---|---|---|---|---|
| Q8_0 | ほぼ同じ | 0.0014 | - | 7.96 GiB |
| Q6_K | ごく小さい | 0.0055 | - | 6.14 GiB |
| Q5_K_M | ごく小さい | 0.0108 | - | 5.33 GiB |
| Q5_K_S | 小さい | 0.0166 | - | 5.21 GiB |
| Q5_1 | 小さい | 0.0180 | - | 5.65 GiB |
| Q5_0 | 小さい | 0.0222 | - | 5.21 GiB |
| Q4_K_M | 小さい | 0.0313 | 0.0282 | 4.58 GiB |
| Q4_K_S | 中くらい | 0.0431 | 0.0320 | 4.37 GiB |
| IQ4_NL | 小さい | - | 0.0357 | 4.35 GiB |
| IQ4_XS | 小さい | - | 0.0363 | 4.14 GiB |
| Q4_1 | 中くらい | 0.0717 | - | 4.78 GiB |
| Q4_0 | 中くらい | 0.0719 | - | 4.34 GiB |
| Q3_K_L | 中くらい | 0.0872 | 0.0731 | 4.03 GiB |
| Q3_K_M | 中くらい | 0.1019 | 0.0844 | 3.74 GiB |
| IQ3_M | 中くらい | - | 0.1025 | 3.53 GiB |
| IQ3_S | 中くらい | - | 0.1113 | 3.42 GiB |
| IQ3_XS | 大きい | - | 0.1387 | 3.28 GiB |
| IQ3_XXS | 大きい | - | 0.1836 | 3.05 GiB |
| Q3_K_S | 大きい | 0.2282 | 0.1998 | 3.41 GiB |
| IQ2_M | 大きい | - | 0.3260 | 2.74 GiB |
| Q2_K | とても大きい | 0.4451 | 0.3322 | 2.96 GiB |
| Q2_K_S | とても大きい | - | 0.4034 | 2.96 GiB |
| IQ2_S | とても大きい | - | 0.4392 | 2.56 GiB |
| IQ2_XS | とても大きい | - | 0.5463 | 2.43 GiB |
| IQ2_XXS | とても大きい | - | 0.8120 | 2.24 GiB |
| IQ1_M | とても大きい | - | 1.3931 | 2.01 GiB |
| IQ1_S | とても大きい | - | 2.2546 | 1.88 GiB |
出典:llama.cpp(MIT)、Llama-3-8B・FP16 を基準・Wikitext-2・revision f364eb6f の測定。 元の表 · 量子化の読み方と選び方
最終確認:2026年11月11日
- アーキテクチャ
- llama
- llama.cpp b4409 より前から
- パラメータ数
- 2.5B
- 最大コンテキスト長
- 131,072
- ライセンス
- apache-2.0 商用可
| 量子化 | ファイルサイズ 実測 | 品質の目安 | 4,096 | 8,192 | 16,384 | 32,768 | 65,536 | 131,072 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 1.56 GB | 小さい | 2.54 GB | 2.72 GB | 3.07 GB | 3.77 GB | 5.18 GB | 8.00 GB |
| Q8_0 | 2.68 GB | ほぼ同じ | 3.66 GB | 3.84 GB | 4.19 GB | 4.89 GB | 6.30 GB | 9.12 GB |
| F16 | 5.04 GB | 元の精度 | 6.02 GB | 6.20 GB | 6.55 GB | 7.25 GB | 8.66 GB | 11.5 GB |
Ollama ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF:Q4_K_M
最終確認:2026年10月12日
- アーキテクチャ
- llama
- llama.cpp b4409 より前から
- パラメータ数
- 2.5B
- 最大コンテキスト長
- 131,072
- ライセンス
- apache-2.0 商用可
Ollama ollama run hf.co/bartowski/MiniCPM5-2B-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf bartowski/MiniCPM5-2B-GGUF:Q4_K_M
主な GPU・Mac での生成の速さ(推定)
Q4_K_M(1.56 GB)で文章を生成する速さの目安です。1トークンごとにモデルの重みを1回読むので、上限はメモリの帯域 ÷ ファイルサイズで決まります。目安はその 6〜8 割で、公開されている実測の多くがこの範囲に入ります。
| 機種 | メモリ帯域 | 目安(トークン/秒) 推定 | 上限 |
|---|---|---|---|
| Arc A370M 4 GB | 112 GB/s | 43〜57 | 72 |
| Arc A770 (8GB) 8 GB | 512 GB/s | 197〜262 | 328 |
| GeForce RTX 5090 32 GB | 1,792 GB/s | 689〜918 | 1,148 |
| Apple M2 8 GB | 100 GB/s | 38〜51 | 64 |
| Apple M2 Pro 16 GB | 200 GB/s | 77〜102 | 128 |
| Apple M5 Ultra 96 GB | 1,200 GB/s | 461〜615 | 769 |
推定です。プロンプトを読み込む速さ(計算の速さで決まる)は含みません。コンテキストが長いほど、また一部を CPU に逃がすと遅くなります。Mac は搭載メモリが必要量の 4/3 以上のものだけを出しています。帯域が公表されていない機種(一部の GeForce など)は出ません。
ライセンスと商用利用
Apache License 2.0 商用可
商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときはライセンス文と著作権表示を残し、改変したファイルにはその旨を書きます。
元のモデルのライセンスがまだ取得できていないため、GGUF の配布元の表示で判定しています。 ライセンスの原文(2026年10月18日 に確認)
要約は当サイトが原文から読み取った事実で、法的な助言ではありません。実際に使う前に、必ずライセンスの原文と最新の条件を確認してください。 ライセンスごとの一覧
動かし方
例として Q4_K_M を使う場合のコマンドです。他の量子化を使う場合は、上の表から量子化名を選んで置き換えてください。 他の配布元のファイルを使う場合のコマンドは、配布元ごとの欄に載せています。 ローカルLLMの動かし方
Ollama
Hugging Face 上の GGUF を直接指定して動かせます。
ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp
llama-server(または llama-cli)に -hf でリポジトリと量子化名を指定します。
llama-server -hf openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF を貼り付けてダウンロードし、量子化ファイルの一覧から量子化名を選びます。
openbmb のほかのモデル
-
34.7B
openbmb
MiniCPM-V-4.7-35B-A3B
- Q4_K_M のサイズ
- 21.2 GB
- 8K で必要なメモリ
- 22.4 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
1B
openbmb
MiniCPM-V-4.7-1B
- Q4_K_M のサイズ
- 0.67 GB
- 8K で必要なメモリ
- 1.84 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
8.2B
openbmb
MiniCPM-o-4_5
- Q4_K_M のサイズ
- 5.03 GB
- 8K で必要なメモリ
- 7.31 GB
実測 推定 VRAM 8 GB〜
-
0.8B
openbmb
MiniCPM-OCR-1.0
- Q4_K_M のサイズ
- 0.53 GB
- 8K で必要なメモリ
- 1.69 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
8.2B
openbmb
MiniCPM-V-4_5
- Q4_K_M のサイズ
- 5.03 GB
- 8K で必要なメモリ
- 7.31 GB
実測 推定 VRAM 8 GB〜
-
1.1B
openbmb
MiniCPM5-1B
- Q4_K_M のサイズ
- 0.69 GB
- 8K で必要なメモリ
- 1.69 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
同じくらいの大きさのモデル(ほかの開発元)
-
2B
Qwen
Qwen3-ASR-1.7B
- Q4_K_M のサイズ
- 1.32 GB
- 8K で必要なメモリ
- 3.11 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.8B
rippertnt
HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B-Q4_K_M
- Q4_K_M のサイズ
- 1.13 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.70 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.9B
prism-ml
Ternary-Bonsai-2-2B
- Q2_0 のサイズ
- 0.55 GB
- 8K で必要なメモリ
- 1.71 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
3.1B
ZejunLi
AdaVaR-3B
- Q4_K_M のサイズ
- 1.93 GB
- 8K で必要なメモリ
- 3.08 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.9B
empero-ai
Qwen3.8-2B-Distill
- Q4_K_M のサイズ
- 1.31 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.48 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1.8B
Qwen
Qwen2.5-1.5B-Instruct
- Q4_K_M のサイズ
- 1.12 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.20 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
よくある質問
- MiniCPM5-2B(Q4_K_M)を動かすのに必要なメモリはどれくらいですか?
- ファイルサイズは1.56 GB(実測)。8,192トークンのコンテキストで動かす場合、KVキャッシュ等を含めた推定必要メモリは2.72 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- MiniCPM5-2Bは商用利用できますか?
- ライセンスはApache License 2.0(商用利用できる)。商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときはライセンス文と著作権表示を残し、改変したファイルにはその旨を書きます。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
- MiniCPM5-2B は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか?
- 8GB なら F16(推定 6.20 GB)まで、12GB なら F16(推定 6.20 GB)まで、16GB なら F16(推定 6.20 GB)まで、24GB なら F16(推定 6.20 GB)まで(8,192 トークン・KV キャッシュ f16 の推定。いちばん多くダウンロードされている配布元のファイル)。
- MiniCPM5-2B を Ollama で動かすコマンドは?
- 「ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF:Q4_K_M」で、Hugging Face の GGUF をそのまま動かせます。ほかの量子化を使うときは、最後の量子化名を置き換えます。