MiniCPM5-1B
面向端侧与本地部署的稠密1B因果语言模型；同一检查点支持Think与No Think模式，原生131,072 token上下文。
最后核实：
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM5-1B特点与限制
主要特点
- 官方标注1,080,632,832总参数、679,552,512非嵌入参数
- 标准LlamaForCausalLM架构，官方称主流推理引擎可直接加载、无需自定义kernel
- 同一检查点通过enable_thinking切换Think/No Think
- SGLang内置minicpm5工具调用解析器，官方推荐用于工具调用
使用边界
- 官方评测结果以排行榜图片形式发布，本轮无法逐项转录数值，暂未收录成绩。
- 厂商自测的1B级SOTA结论限于其列出的对比集合（LFM2.5-1.2B-Thinking、Qwen3-0.6B/think、Qwen3.5-0.8B/think）。
- 本站未实测本地部署或端侧表现。
模型信息
- 家族与版本
- MiniCPM / 5
- 输入与输出
- 文本 → 文本
- 公开参数规模
- 1B（以以下来源口径为准）
- 激活 / 有效参数
- 未提供 / 未提供
- 参数口径
- 官方模型信息标注参数1,080,632,832（约1.08B），非嵌入参数679,552,512；按官方1B档位记录。 参数来源
- 原生上下文
- 131,072 tokens
- 扩展上下文
- 未提供
- 语言声明
- 英语、中文；语言支持不代表对应语言的评测水平。
- 权重许可
- Apache-2.0
- 代码许可
- 未核实
- 训练资料
- 官方公开训练路线（base训练、mid-training、SFT、RL、OPD）与部分数据集名称（Ultra-FineWeb、Ultra-FineWeb-L3、UltraData-Math、UltraData-SFT-2605），并说明SFT规模为200B deep-thinking与200B hybrid-thinking token；未给出完整逐样本数据清单。
能力依据
模型变体：指令版；家族与版本：MiniCPM / 5
文本生成
暂无可靠公开成绩
查看评估与来源收起补充信息
文本生成
暂无可靠公开成绩
本轮未收录该型号的官方基准数值：MiniCPM5-1B模型卡的评测结果以排行榜图片（public_leaderboard_en.png）发布，无法在不转录图片的前提下取得可追溯数值。因此不做文本能力结论，可参考官方文字描述的定位（本地助手、工具助理与推理助手）。
- 官方说明同一检查点可作快速助手与深思推理，并给出两套推荐采样参数。
- 官方公开训练路线与部分数据集名称，并有RL+OPD阶段的文字性收益描述（未给出分项数值）。
- 官方评测表为图片，本轮未能逐项转录并复核评测框架、提示与模型revision。
- 厂商自测的1B级SOTA结论限于其列出的对比集合。
- 本站未复现任何官方数值。
暂无该用途的公开评测成绩；不能从其他用途或缺失值推断能力。
代码
暂无可靠公开成绩
查看评估与来源收起补充信息
代码
暂无可靠公开成绩
本轮未找到许可明确、可追溯的该型号代码基准数值：官方只以文字说明优势集中在工具调用、代码生成与困难推理，未在模型卡文本中提供可引用的具体代码基准成绩。
- 官方将代码生成与工具调用列为该型号重点能力方向。
- SGLang提供官方标注的minicpm5工具调用解析器。
- 缺少可引用的代码基准数值与评测条件。
- 本地编码代理效果需按目标仓库实测验证。
- 本站未运行代码生成测试。
暂无该用途的公开评测成绩；不能从其他用途或缺失值推断能力。
运行条件与获取
Transformers
系统支持未提供 · Safetensors · 未指定量化
官方支持；本站尚未进行推理验证。
硬件：未核实。本站未实测；内存、显存和速度取决于运行时、精度、量化与输入长度，不将参数量或文件大小换算为资源保证。
内存：未核实；显存：未核实。
依赖：transformers>=5.6、accelerate、torch。
STEP 01 按官方示例安装依赖
官方Quickstart的Transformers安装命令（transformers>=5.6）。本站未执行。
pip install -U "transformers>=5.6" accelerate torchSTEP 02 加载模型并生成
官方示例用AutoModelForCausalLM与AutoTokenizer加载此模型；enable_thinking=False获得直接回答，Think模式推荐temperature=0.9、top_p=0.95，No Think推荐temperature=0.7、top_p=0.95。本站未下载权重或执行模型。
llama.cpp
系统支持未提供 · GGUF · 未指定量化
官方支持；本站尚未进行推理验证。
硬件：未核实。本站未实测；端侧内存取决于量化格式与上下文长度，不将文件体积换算为运行内存保证。
内存：未核实；显存：未核实。
依赖：以官方指引为准。
STEP 01 获取GGUF量化并本地推理
官方提供GGUF导出（MiniCPM5-1B-GGUF）用于llama.cpp / Ollama / LM Studio等本地推理，并给出部署Cookbook；模型卡未在本型号列出具体命令，本站未下载或执行。