MiniCPM5-1B

MiniCPM 文本系列

MiniCPM5-1B 是 MiniCPM5 系列的首个模型，面向本地助手、coding agent、工具调用流程以及需要紧凑模型的推理场景。它在较小部署成本下提供原生长上下文能力，并通过同一份权重支持 Think / No Think 两种对话模式。

选择适合运行环境的 BF16、GGUF 或 MLX 权重；需要训练或研究时，可进一步查看 SFT 与 Base 版本。

模型下载

当前主推版本：MiniCPM5-1B（BF16 / GGUF / MLX）：

HuggingFace	ModelScope
MiniCPM5-1B	MiniCPM5-1B
MiniCPM5-1B-SFT	MiniCPM5-1B-SFT
MiniCPM5-1B-Base	MiniCPM5-1B-Base
MiniCPM5-1B-GGUF	MiniCPM5-1B-GGUF
MiniCPM5-1B-MLX	MiniCPM5-1B-MLX

快速上手

对三种最常用的推理路径，可以按下面方式启动服务或本地推理。

vLLM（OpenAI 兼容服务，NVIDIA GPU）

Bash

pip install "vllm>=0.21" && vllm serve openbmb/MiniCPM5-1B --port 8000

测试请求：

Bash

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openbmb/MiniCPM5-1B",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你是谁？可以简单介绍一下自己吗？"}],
    "max_tokens": 128,
    "temperature": 0.7
  }'

SGLang（OpenAI 兼容服务，NVIDIA GPU）

Bash

pip install "sglang[srt]>=0.5.12" && python -m sglang.launch_server --model-path openbmb/MiniCPM5-1B --port 30000

测试请求：

Bash

curl http://localhost:30000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openbmb/MiniCPM5-1B",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你是谁？可以简单介绍一下自己吗？"}],
    "max_tokens": 128,
    "temperature": 0.7
  }'

Transformers（Python 本地推理，CPU 或 GPU）

Bash

pip install -U "transformers>=5.6" accelerate torch

本地推理测试：

Python

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "openbmb/MiniCPM5-1B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)

messages = [{"role": "user", "content": "你是谁？可以简单介绍一下自己吗？"}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=False,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

推荐的 chat template 采样参数：

模式	推荐采样参数	启用方式
Think	temperature=0.9, top_p=0.95	enable_thinking=True
No Think	temperature=0.7, top_p=0.95	enable_thinking=False

其余后端（llama.cpp / Ollama / LM Studio / MLX）见 cookbook 表格。

工具调用（Function Call）

工具调用推荐使用 SGLang：MiniCPM5-1B 以 XML 格式产出工具调用，SGLang 原生内置的 minicpm5 parser 会自动把它转成 OpenAI 兼容的 tool_calls 字段。

Bash

python -m sglang.launch_server --model-path openbmb/MiniCPM5-1B --port 30000 \
    --tool-call-parser minicpm5      # 或：--tool-call-parser auto

相关资源

主题	入口
部署	MiniCPM5-1B 部署指南
微调	MiniCPM5-1B 微调指南
代码仓库	OpenBMB/MiniCPM
Agent Skills	部署与微调 Skills