OpenBMBオープンソース

MiniCPM5-1B

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OpenBMB開発の軽量高性能モデル。1Bパラメータで効率的な推論を実現。

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パラメータ

10.8

コンテキスト長

128K

ライセンス

Apache 2.0

リリース日

2026-05-01

日本語性能

🌐多言語対応

一般的な多言語対応モデル。基本的な日本語処理は可能だが、特化モデルには劣る。

API料金

このモデルのAPI料金情報は現在未公開です

強み

    弱み

      活用例

        深度分析

        Parameters

        約1.08B

        オープンウェイト。GGUF量子化版あり

        MMLU-Pro

        48.85

        GPQA Diamondは26.26

        Intelligence Index

        12

        小規模モデル帯の位置づけ

        推論速度

        88.1 tokens/sec

        M1 Pro（16GB）で計測。RAM使用3.9GB

        初回トークン遅延

        38 ms

        ロード時間1.6秒

        提供元

        OpenBMB

        端末側実行を想定した設計

        強み

        • ・13億パラメータ以下で16GBのノートPCでも実用的に動く
        • ・指示追従が小規模帯では強いと評価されている
        • ・GGUF量子化版が揃い、OllamaやLM Studioから即座に試せる
        • ・クラウドにデータを出さずに済む用途に向く

        弱み

        • ・数学と複雑な推論は明確に弱い（検証ではMath Poor評価）
        • ・コーディングと構造化出力は平均的で、本番の自動化には力不足
        • ・多言語性能は英語の指標ほど検証されていない
        • ・フロンティア帯のモデルと同じ土俵で比較する類のモデルではない

        競合比較

        ModelArenaSWEGPQAPrice
        GPT-6 LunaN/AN/AN/A$0.10/$0.50
        Gemma 2 Baku 2BN/AN/AN/AN/A
        Qwen3.5 27BN/AN/AN/AN/A

        MiniCPM5-1BはOpenBMBが公開した約10.8億パラメータのオープンウェイトモデルで、端末側での実行を明確に想定している。16GB RAMのノートPC（M1 Pro）で88.1 tokens/sec、メモリ使用量3.9GBで動作し、初回トークン遅延は38ms、ロード時間は1.6秒という計測結果が残っている。MMLU-Proは48.85、GPQA Diamondは26.26、Intelligence Indexは12。指示追従は小規模帯で強く、構造化出力も及第点だが、数学と複雑な推論は明確に弱い。GGUF量子化版が揃っているため、OllamaやLM Studioからすぐに試せる。

        出典

        分析生成日: 2026-09-23