OpenBMBのオープンモデルまとめ:公開モデル一覧・ライセンス・記事
OpenBMB について
OpenBMB(Open Lab for Big Model Base) は、Hugging Face の openbmb の組織で「AGI に向けた基盤モデルとシステムを作る」ことを掲げる研究組織です。173件のモデルを公開しています。
OpenBMB の特徴は、スマートフォンやノートPCなどの端末で動かす小型モデルに力を入れていることです。言語モデルの MiniCPM、画像も読める MiniCPM-V、音声合成の VoxCPM を中心に、どれも小さな大きさで出しています。
何を公開しているのか
- MiniCPM5(言語モデル): 2026年5月の MiniCPM5-1B と、9月の MiniCPM5-2B です。1B のモデルカードは「1B級のオープンソースの最高性能」をうたい、特にツールを使うエージェント作業・コード生成・難しい推論で強みがあるとしています。思考のオン・オフを切り替えられます(当サイトの系統ページに 2B の詳しい解説があります)。
- 学習の途中段階の重みも公開しています。 MiniCPM5 では、Base・Midtrain・SFT の重みも出しています。
- MiniCPM-V(画像も読めるモデル): 4.6 の Thinking 版は約1.3B と小さく、公式の AWQ・bitsandbytes の量子化版もあります。
- VoxCPM(音声合成): VoxCPM2(2026年4月)などです。
- BitCPM-CANN: 重みを3値(−1・0・1)にした 1.58bit の言語モデル(0.5B〜8B)で、Huawei の Ascend NPU で学習したものです。モデルカードによれば、1B・3B・8B は元の精度のモデルの95.7〜97.2%の性能を保ち、推論時のメモリを約6分の1にできるとしています。
ライセンス
MiniCPM5・MiniCPM-V 4.6・VoxCPM2・BitCPM-CANN など、確認した主なモデルは Apache-2.0 です。ライセンス欄が空のモデル(研究用の JustRL など)もあるので、使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。上の要約は法的な助言ではありません。
手元で動かすときのポイント
- 公式の GGUF・MLX が充実しています。 MiniCPM5 の 1B・2B には OpenBMB 自身が GGUF・MLX(Apple Silicon 向け)・GPTQ を出しており、llama.cpp・Ollama・LM Studio でそのまま使えます。推論を速くする補助モデル(DSpark)の GGUF もあります。
- BitCPM-CANN の本体の重みは「疑似量子化」です。 モデルカードによれば、3値の値を浮動小数点のまま保存しているので、通常のモデルと同じように読み込めます。メモリを減らすには GGUF 版を使います。
- 家庭用の GPU はもちろん、CPU だけのノートPCでも試しやすい大きさのモデルが中心です。
出典: openbmb の組織カード、openbmb/MiniCPM5-1B・openbmb/BitCPM-CANN-8B のモデルカード、Hugging Face 上の openbmb の組織のモデル一覧(いずれも 2026-09-26 時点)。
当サイトの記録とデータ
当サイトはOpenBMB自身のモデルの記事を1本、それを元に第三者が作ったファインチューン・量子化版の記事を0本、公式ブログの記事を0本公開しています。下の Hugging Face のモデル一覧は、コードが毎日取得しています。公開元別のまとめの1ページで、シリーズ名はモデル系統別まとめの各ページへリンクしています。
基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Hugging Face の組織 | openbmb |
| Hugging Face の公開モデル数 | 173件 |
| 公式モデルの記事 | 1本 |
| 派生モデルの記事 | 0本 |
Hugging Face で公開しているモデル
公開元が Hugging Face で公開しているモデルは全部で 173件です。そのうち、当サイトが扱う生成モデル(テキスト・画像・動画・音声など)の新しいものを組織ごとに最大15件並べています。分類・特徴抽出などのモデル、研究用の部品、モデルカードの無いリポジトリは除き、公開元自身の量子化版・補助の別版は元のモデルの行にまとめています。重みを整数型に詰めて保存したリポジトリは、Hugging Face の集計が実際のパラメータ数と違うため、パラメータ数を空欄にしています。
→ 横にスクロールできます
| 公開日 | モデル | 用途 | パラメータ数 | ライセンス | 同じモデルの公式の別版 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-09-07 | openbmb/JustRL-II-base-model | テキスト生成 | — | — | — |
| 2026-09-06 | openbmb/MiniCPM5-2B | テキスト生成 | 2.5B | apache-2.0 |
DSpark-GGUF, GPTQ, DSpark, GGUF ほか2件 |
| 2026-09-01 | openbmb/MiniCPM5-2B-Midtrain | テキスト生成 | 2.5B | apache-2.0 |
— |
| 2026-08-27 | openbmb/MiniCPM5-2B-SFT | テキスト生成 | 2.5B | apache-2.0 |
— |
| 2026-08-14 | openbmb/MathForm-8B | テキスト生成 | 8.2B | apache-2.0 |
— |
| 2026-06-10 | openbmb/UltraX-0.6B-Preview | テキスト生成 | — | apache-2.0 |
— |
| 2026-05-21 | openbmb/MiniCPM5-1B | テキスト生成 | 1.1B | apache-2.0 |
GGUF, MLX, Base |
| 2026-05-21 | openbmb/MiniCPM5-1B-SFT | テキスト生成 | 1.1B | apache-2.0 |
— |
| 2026-05-18 | openbmb/BitCPM-CANN-8B-unquantized | テキスト生成 | — | apache-2.0 |
— |
| 2026-05-18 | openbmb/BitCPM-CANN-3B-unquantized | テキスト生成 | — | apache-2.0 |
— |
| 2026-05-18 | openbmb/BitCPM-CANN-1B-unquantized | テキスト生成 | — | apache-2.0 |
— |
| 2026-05-18 | openbmb/BitCPM-CANN-0.5B-unquantized | テキスト生成 | — | apache-2.0 |
— |
| 2026-05-15 | openbmb/BitCPM-CANN-8B | テキスト生成 | — | apache-2.0 |
gguf |
| 2026-05-15 | openbmb/BitCPM-CANN-3B | テキスト生成 | — | apache-2.0 |
gguf |
| 2026-05-15 | openbmb/BitCPM-CANN-1B | テキスト生成 | — | apache-2.0 |
gguf |
Hugging Face の API からコードが取得した値です。最終更新 2026-09-27(JST)。
公式モデルのライセンス(記事に記録した値)
| ライセンス | 商用利用 | モデル |
|---|---|---|
apache-2.0 |
商用利用可 | openbmb/MiniCPM5-2B |
同じ公開元でも、モデルごとにライセンスが違うことがあります。法的な助言ではありません。使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。
シリーズ別
→ 横にスクロールできます
| シリーズ | 公式モデルの記事 | 派生モデルの記事 | 最小のVRAM階層 | 最新の記事 |
|---|---|---|---|---|
| MiniCPM5 | 1 | 0 | 4GB | 2026-09-08 |
公式モデルの記事
| 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 |
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、記事ログとHugging Face の API からコードが組み立てています。