MiniCPM5 まとめ：必要VRAM・GGUF版
このモデルについて
MiniCPM5 は、OpenBMB が公開している小型言語モデルのシリーズです。スマートフォンやノートPCなどの端末上で動かすことを前提に設計されており、1B に続く2本目として MiniCPM5-2B(約 2.5B パラメータの密モデル)が公開されました。
構造はごく標準的な Llama 型(LlamaForCausalLM)で、文脈長は 131,072 トークンです。特別な実装を必要としないため、llama.cpp・Ollama・LM Studio などの一般的なツールでそのまま扱えます。公開元自身が GGUF・MLX(Apple Silicon 向け)・GPTQ(4bit) の各形式を配布しているほか、推論を速くする補助モデル(DSpark)や、学習の途中段階(Base・Midtrain・SFT)の重みも公開しています。
何がすごいのか
公開元は「2B クラスのオープンモデルで最高性能」をうたっており、比較表の平均点は 53.9 です。同じ 2B クラスの LFM2.5-2.6B(33.2)や Qwen3.5-2B(28.0)を大きく上回り、2倍の規模の Qwen3.5-4B(51.1)よりも高い数値です。項目別に見ると、得意・不得意がはっきりしています。
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| 評価(何を測るか) | MiniCPM5-2B | Qwen3.5-2B | LFM2.5-2.6B | Qwen3.5-4B(参考) |
|---|---|---|---|---|
| LiveCodeBench v6(プログラミング) | 69.1 | 20.2 | 42.1 | 56.4 |
| AIME 2026(数学) | 86.5 | 29.0 | 45.2 | 82.7 |
| SWE-bench Verified(実際のバグ修正) | 46.4 | 5.0 | 6.0 | 33.6 |
| NoLiMa(長文の読解) | 68.1 | 17.1 | 0.7 | 43.5 |
| BFCL v4(ツール呼び出し) | 66.6 | 43.6 | 61.1 | 56.8 |
| IFEval(指示に従う力) | 86.7 | 77.5 | 93.4 | 90.2 |
| MMLU-Pro(幅広い知識) | 70.8 | 64.3 | 65.2 | 78.0 |
- プログラミング・数学・ツール呼び出しでは、2倍の規模の Qwen3.5-4B に勝っています。 実際のリポジトリのバグを直す SWE-bench Verified の 46.4 も、同じ 2B クラスの他のモデル(2〜6)を大きく引き離しています。
- 長文とエージェント的な作業は、評価によって勝ち負けが分かれます。 長文の NoLiMa では 4B を上回りますが、同じ長文の AA-LCR・LongBenchPro・LongBench v2 では 4B が上です。より難しい SWE-bench Pro(14.4 対 28.2)や Terminal-Bench(8.6 対 25.8)でも 4B に離されています。
- 一方で、知識の量(MMLU-Pro)と細かい指示への従い方(IFEval)では 4B に及びません。 パラメータが少ない分、覚えている知識には限界があります。調べ物より「手元のコードや文書を扱う」用途に向いたモデルと言えます。
数値はすべて公開元がモデルカードに掲載したものです。
手元で動かすときのポイント
- 約 2.5B と小さいので、4GB クラスの GPU や、GPU の無いノートPCでも動かせる大きさです。 公式の GGUF 版を使えば、llama.cpp・Ollama・LM Studio ですぐに試せます。Mac なら公式の MLX 版が使えます。
- 文脈長が 131K トークンと長いので、長い文書やコードを丸ごと渡す使い方ができます(ただし文脈を長くするほどメモリは増えます)。
- ライセンスは Apache-2.0 で、商用利用もできます。
出典: openbmb/MiniCPM5-2B のモデルカード(2026-09-25 時点)。ベンチマークの数値は公開元が掲載した値です。
当サイトの記録とデータ
当サイトが MiniCPM5 系統について公開した記事(1本)と、記事の公開後に見つかった変換版(GGUF・MLX等)、必要メモリの判定を1ページにまとめたものです。必要メモリはモデルカードの公称値ではなく、当サイトが配布ファイルのサイズから機械的に算出した値です。モデル系統別まとめの1ページです。
基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 元のモデル | openbmb/MiniCPM5-2B |
| 公開元 | OpenBMB |
| パラメータ数 | 2.5B |
| ライセンス(モデルカード) | apache-2.0 |
| 最小のVRAM階層 | 4GB |
| 記事数 | 1本 |
動作環境
動作環境の目安(Local Model Watch 算出) — パラメータ数 2.5B
| 手持ちのVRAM | 選べる量子化 | ファイルサイズ | 必要メモリの目安 |
|---|---|---|---|
| 4GB(ノートPCの内蔵GPU・スマートフォンなど) | Q8_0 | 2.5GB | 3.0GB |
| RTX 4060 / 3060 Ti など 8GB | F16 | 4.7GB | 5.6GB |
必要メモリは配布ファイルの実サイズに実行時のオーバーヘッド(KVキャッシュ等)を20%見込んだ概算で、文脈長・バッチサイズ・推論エンジンによって増減します。公開元の公称値ではなく、当サイトがファイルサイズから機械的に算出した値です。 ファイルサイズは変換版 openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF の配布ファイルの実測値です。 他のモデルとの比較はVRAM別の早見表を参照してください。 量子化の名前の読み方は用語集にあります。
手元で動かせるか
Ollama・LM Studio・llama.cpp で動かせます(変換版を利用)。
公開元の配布は safetensors ですが、openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF が GGUF版を公開しているため、そちらを使えば手元で動きます。
ライセンス apache-2.0(商用利用可): 商用利用を含めて自由に利用・改変・再配布できます。再配布時にライセンス文と変更点の告知が必要で、特許の許諾条項があります。
量子化の圧縮率: Q8_0 は実測 8.53 bit/weight で、元の16bitの重みの約53%のサイズです(配布ファイルの実サイズから当サイトが算出)。
配布形式・当サイトが見つけた変換版・各推論エンジンの登録表を突き合わせた判定です。「確認できていない」は当サイトが見つけていないという意味で、存在しないことの断定ではありません。ライセンスの要約は法的助言ではないため、実際の利用にあたっては公開元の原文を確認してください。
派生版・量子化版
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| 追記日 | 配布元 | 形式 | リポジトリ | 最小のVRAM階層(量子化・必要メモリの目安) |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09-18 | openbmb | GGUF | openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF | Q8_0 3.0GB(4GB VRAMで動作) |
| 2026-09-18 | openbmb | MLX | openbmb/MiniCPM5-2B-MLX | MLX 1.6GB(4GB VRAMで動作) |
| 2026-09-18 | bartowski | GGUF | bartowski/MiniCPM5-2B-GGUF | Q8_0 3.0GB(4GB VRAMで動作) |
| 2026-09-18 | openbmb | GPTQ | openbmb/MiniCPM5-2B-GPTQ | GPTQ 2.3GB(4GB VRAMで動作) |
| 2026-09-18 | mlx-community | MLX | mlx-community/MiniCPM5-2B-8bit | MLX 8bit 3.0GB(4GB VRAMで動作) |
この節は、記事公開後に見つかった変換版を当サイトが機械的に追記したものです。必要メモリは配布ファイルのサイズから算出した概算です。
記事(シリーズ自身のモデルを先に、新しい順)
| 公開日 | モデル | 種類 | 記事 |
|---|---|---|---|
| 2026-09-08 | openbmb/MiniCPM5-2B | 新モデル | 「MiniCPM5-2B」コードや数学に強いオンデバイスモデル：必要VRAM 4GB〜・GGUF版あり |
リポジトリ
最終更新 2026-09-27(JST)。ページ前半の解説は、出典に挙げた一次資料をもとに AI を用いて執筆したものです。「当サイトの記録とデータ」以降の表と一覧は、記事ログからコードが組み立てています。