/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
2,2 млрд
Размер весов
1,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
MiniCPM5-2B
Библиотека
transformers
Опубликована
10 сен 2026

MiniCPM5-2B-mlx-4Bit

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

MiniCPM5-2B-mlx-4Bit — 4-битная модель для генерации текста, созданная конвертацией базовой модели openbmb/MiniCPM5-2B в формат MLX с использованием mlx-lm 0.31.2.

8 188скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены10 сен 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

Модель предназначена для запуска через библиотеку mlx-lm, включая локальное и периферийное использование на совместимых устройствах Apple и сценарии edge AI. В карточке заявлена поддержка английского и китайского языков, а также сценариев длинного контекста и вызова инструментов.

Модель относится к семейству MiniCPM и имеет размер 2B параметров; точные архитектурные характеристики и максимальная длина контекста в README не указаны. 4-битное представление снижает требования к памяти и делает модель более подходящей для локального запуска, но может ограничивать качество по сравнению с полноразмерной версией, а возможности зависят от реализации MLX и совместимого оборудования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

adrgrondin/MiniCPM5-2B-mlx-4Bit

The Model adrgrondin/MiniCPM5-2B-mlx-4Bit was converted to MLX format from openbmb/MiniCPM5-2B using mlx-lm version 0.31.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("adrgrondin/MiniCPM5-2B-mlx-4Bit")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
86ad518

0 моделей