MiniCPM5-1B
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
MiniCPM5-1B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,6 GB Speicher und läuft auf allen 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 16 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop GPU, 48 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 6 GB.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
MiniCPM5-1B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,9 GB Speicher und läuft auf allen 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 16 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop GPU, 48 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 6 GB.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
MiniCPM5-1B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,7 GB Speicher und läuft auf allen 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 16 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop GPU, 48 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 6 GB.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
MiniCPM5-1B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,3 GB Speicher und läuft auf allen 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 16 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop GPU, 48 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 6 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
MiniCPM5-1B braucht mit der Variante Q4_K_M rund 2,3 GB Speicher und läuft auf allen 561 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: HP ZBook 8 G2i 16 Zoll (2026), RTX PRO 500 Blackwell Laptop GPU, 48 GB. Die letzte Zahl im Namen ist der Arbeitsspeicher; der Grafikspeicher beträgt 6 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
- Anbieter
- openbmb
- Parameter
- 1,1 Mrd.
- Längster Kontext
- 131.072 Token
- Nimmt entgegen
- Text
- Lizenz
- Apache 2.0
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 4096Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 4.096 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M -c 4096So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 16384Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 16.384 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M -c 16384So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 8.192 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M -c 8192So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M -c 32768So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Oder mit llama.cpp, mit dem Kontext dieser Seite (lädt das Modell von Hugging Face):
$ llama-server -hf openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M -c 32768Geräte, auf denen es flüssig läuft
Die Tempowerte sind berechnet, nicht auf dem Gerät gemessen, und an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen. Ausgenommen sind die mit * markierten Werte: sie sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
und 551 weitere
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 170 bis 303 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 182 bis 223 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 153 bis 187 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 153 bis 187 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 110 bis 195 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 99 bis 173 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 99 bis 173 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 96 bis 168 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 123 bis 150 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 92 bis 113 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 142 bis 252 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 152 bis 186 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 127 bis 155 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 127 bis 155 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 92 bis 162 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 82 bis 144 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 82 bis 144 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 80 bis 139 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 102 bis 125 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 77 bis 94 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 159 bis 284 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 171 bis 209 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 143 bis 175 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 143 bis 175 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 104 bis 182 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 92 bis 162 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 92 bis 162 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 90 bis 157 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 115 bis 141 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 87 bis 106 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 116 bis 205 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 124 bis 152 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 104 bis 127 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 104 bis 127 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 75 bis 132 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 67 bis 117 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 67 bis 117 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 65 bis 114 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 84 bis 102 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 63 bis 77 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| AMD Radeon RX 5500 XT, 4 GB | Läuft gut | 116 bis 205 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 4 GB | Läuft gut | 124 bis 152 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T1000, 4 GB | Läuft gut | 104 bis 127 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA T600, 4 GB | Läuft gut | 104 bis 127 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6500 XT, 4 GB | Läuft gut | 75 bis 132 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon PRO W6400, 4 GB | Läuft gut | 67 bis 117 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 6400, 4 GB | Läuft gut | 67 bis 117 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| Intel Arc A310, 4 GB | Läuft gut | 65 bis 114 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce GTX 1650, 4 GB | Läuft gut | 84 bis 102 Token/s * | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
| NVIDIA RTX A400, 4 GB | Läuft gut | 63 bis 77 Token/s | 4 GB davon 3,2 GB nutzbar |
und 105 weitere
Varianten
Der Bedarf gilt für 4.096 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 4096“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 0,7 GB | 1,6 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 1,2 GB | 2,1 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 2,2 GB | 3,1 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:F16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 16.384 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 16384“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 0,7 GB | 1,9 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 1,2 GB | 2,4 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 2,2 GB | 3,4 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:F16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 8.192 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 8192“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 0,7 GB | 1,7 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 1,2 GB | 2,2 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 2,2 GB | 3,2 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:F16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 0,7 GB | 2,3 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 1,2 GB | 2,8 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 2,2 GB | 3,8 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:F16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 0,7 GB | 2,3 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q4_K_M |
| Q8_0 | 1,2 GB | 2,8 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:Q8_0 |
| F16 | 2,2 GB | 3,8 GB | ollama run hf.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF:F16 |
Quelle: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF
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