Famiglia MiniCPM · 1B parametri

MiniCPM5 1B Fable Thinking

Fine-tune di 1B di MiniCPM5 orientato al ragionamento passo passo e al codice: 131K di contesto, ~0,6 GB VRAM in Q4, bilingue EN/ZH.

🇺🇸 GnLOLot·Licenza Apache 2.0·Contesto 128k tokens·Data di uscita 2026-07-03← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Molto leggero: ~0,6 GB di VRAM in Q4, trova spazio su uno smartphone o un laptop modesto
  • Velocità elevata in locale (~220 tok/s in Q4)
  • Ragionamento passo passo e codice
  • Bilingue EN/ZH, licenza Apache 2.0
Limiti da conoscere
  • —Modello affinato dalla comunità: qualità meno prevedibile rispetto a un modello ufficiale
  • —1B di parametri: capacità limitate per compiti complessi
  • —Nessun tag Ollama — installazione tramite HuggingFace
Architettura
Transformer denso 1B · derivato da MiniCPM5 · finestra di contesto 131K token
Addestramento
Fine-tune comunitario di MiniCPM5 1B orientato al ragionamento (« thinking ») e al codice. Dettagli del corpus non pubblicati.
Ideale per
Ragionamento integratoAssistente di programmazione leggeroBilingue EN/ZH

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# HuggingFace : GnLOLot/MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
0.6 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
0.7 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
1.1 GB
FP16
Piena precisione — uso server
2 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 1.3 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per MiniCPM5 1B Fable Thinking?

Per eseguire MiniCPM5 1B Fable Thinking in locale con quantizzazione Q4, servono circa 0.6 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5060 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

Offerta attuale: RTX 5060 Ti 16 GB
AmazonVedi il prezzo →Materiel.netVedi il prezzo →DartyVedi il prezzo →

Link affiliati — possibile commissione senza costi aggiuntivi per te, raccomandazione indipendente. In qualità di Partner Amazon, QuelLLM ottiene un guadagno dagli acquisti che soddisfano i requisiti.

In mobilità: MiniCPM5 1B Fable Thinking funziona anche su un Portatile RTX (16 GB di VRAM) →

03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~110t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~170t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~220t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900