OpenBMB представила MiniCPM5-2B: компактная модель до 4 млрд параметров стала первой в классе.
OpenBMB выложила MiniCPM5-2B. Это плотная модель на 2,5 млрд параметров для локального запуска, которая появилась следом за майской MiniCPM5-1B.
По данным разбора Artificial Analysis, MiniCPM5-2B занимает первое место среди открытых моделей до 4 млрд параметров. В разборе есть график с позицией модели относительно размера. Мы также видим, что в свежем индексе v4.2 балл ниже, чем в предыдущей версии, но модель всё равно первая в своём классе и находится на уровне Qwen3.5 9B, которая вчетверо больше.
Сильная сторона MiniCPM5-2B: агентные задачи. На τ³-Banking она делит первое место среди малых моделей, а на GDPval-AA впереди всех. При этом модель отстаёт в знаниях, терминальном кодинге и длинном контексте. Токенов на задачу она тратит втрое меньше Ling 3.0 Tiny.
Модель поддерживает контекст 128K, вызов инструментов и рассуждения. После SFT на 400 млрд токенов и RL в модель дистиллировали 16 экспертных моделей, из них 5 агентных (OPD). Вместе с весами авторы открывают данные, рецепт и RL-стек.
Веса распространяются под лицензией Apache 2.0 и доступны на HuggingFace. Доступны форматы:
- GGUF
- MLX
- GPTQ
- ранняя версия DSpark для ускорения
Ещё новости:
