/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking
Библиотека
gguf
Опубликована
3 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-GGUF

GnLOLot
Генерация текстаТекст → текст8 профессий

MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking, разработанной на базе openbmb/MiniCPM5-1B и дообученной на данных Fable 5.

231 тыс.скачиваний за 30 дней332лайкавеса обновлены13 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Репозиторий подготовлен для локального запуска через llama.cpp, Ollama, LM Studio, jan, KoboldCpp и другие совместимые среды; разработчик производной модели — GnLOLot, базовая модель создана OpenBMB.

Это компактная текстовая генеративная модель с режимом рассуждений, предназначенная для следования инструкциям, генерации и отладки кода, а также сценариев разработки программного обеспечения. Модель поддерживает английский и китайский языки, имеет размер 1B параметров и заявленный контекст до 128K токенов. В GGUF встроен собственный chat template MiniCPM5, а для локального развертывания доступны варианты Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0 и F16 размером примерно от 657 МБ до 2,1 ГБ; Q8_0 рекомендован как стандартный вариант.

К сильным сторонам относятся небольшой размер, возможность локального запуска, поддержка длинного контекста, программирования и режима рассуждений. Ограничения связаны с масштабом 1B: модель не относится к моделям передового уровня, а фактическая длина доступного контекста зависит от используемого GGUF-рантайма и оборудования. В режиме рассуждений она может выводить блоки рассуждений перед итоговым ответом. Лицензия — Apache-2.0, унаследованная от базовой модели.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-GGUF

📢 V2.0 is available — We have released an updated model with enhanced tool-calling capabilities. Welcome to try the new version:

GGUF quantizations of MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking for llama.cpp, Ollama, LM Studio, jan, KoboldCpp, and other GGUF runtimes.

中文说明

This repository provides local-deployment builds of a 1B Thinking model fine-tuned on Fable 5 data atop openbmb/MiniCPM5-1B. The GGUF files embed MiniCPM5's native chat template for llama.cpp-compatible runtimes.

Transformers checkpoint: MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking

Files

FileQuantSizeNotes
MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-Q4_K_M.ggufQ4_K_M~657 MBsmallest footprint
MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-Q5_K_M.ggufQ5_K_M~751 MBbalanced quality / size
MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-Q8_0.ggufQ8_0~1.1 GBrecommended default
MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-F16.ggufF16~2.1 GBfull-precision conversion base

Q8_0 is the recommended default quant for this 1B model.

Quick start

llama.cpp (llama-cli)

llama-cli \
  -m MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-Q8_0.gguf \
  -p "Write a Python function to merge two sorted lists." \
  -n 512 \
  --temp 0.9 --top-p 0.95 \
  -c 8192

The model supports up to 128K tokens (131,072) per config.json. Set -c according to your available VRAM/RAM.

llama.cpp server

llama-server \
  -m MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-Q8_0.gguf \
  -c 8192 --port 8080

LM Studio / jan / KoboldCpp

Load any .gguf file from this repository. The MiniCPM5 chat template is embedded in the GGUF metadata.

Sampling recommendations

Generation defaults are inherited from MiniCPM5-1B:

ModeParams
Think (default)temperature=0.9, top_p=0.95
No Thinktemperature=0.7, top_p=0.95, enable_thinking=False

Capabilities

  • Fable 5 fine-tune — post-trained on Fable 5 data
  • Coding — code generation, debugging, and software-engineering workflows
  • Instruction following — more reliable adherence to user prompts and task constraints
  • Thinking mode — chain-of-thought reasoning; MiniCPM5 chat template baked into the GGUF
  • Long context — up to 128K tokens (131,072 tokens per upstream config.json)

Limitations

  • Thinking outputs — the model may emit reasoning blocks before the final answer
  • 1B scale — lightweight local deployment; not frontier-scale
  • Runtime context — actual usable context depends on your GGUF runtime and hardware limits

Provenance & licensing

Apache-2.0, inherited from MiniCPM5-1B.

Acknowledgements

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
5a4ed2c

0 моделей

    Создать бенчмарк