Famille MiniCPM · 8B paramètres

MiniCPM-V 2.6 8B

VLM 8B (SigLIP + Qwen2). OpenCompass 65.2. Bat GPT-4o sur OCRBench <25B. Multi-image/vidéo.

🇨🇳 OpenBMB·Licence MiniCPM Model License·Contexte 31.25k tokens·Sortie Août 2024← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Bat GPT-4o sur OCRBench <25B
  • OpenCompass 65.2
  • 1.8MP input
Limites à connaître
  • Licence MiniCPM (commercial avec enregistrement)
Architecture
VLM 8B · SigLIP-400M + Qwen2-7B
Entraînement
Multi-image, vidéo, aspect ratio libre.
Idéal pour
OCRVidéoMulti-image

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
5.5 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
7 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
10 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
18 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 12 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner MiniCPM-V 2.6 8B ?

Pour exécuter MiniCPM-V 2.6 8B en local en quantification Q4, il faut environ 5.5 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).

Où acheter le RTX 5060
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03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~10t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~30t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~80t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks publics

Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.

OpenCompass
65.2

05Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$ollama run minicpm-v:8b
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.