OpenBMB выложила MiniCPM5-2B, плотную модель на 2,5 млрд параметров для локального запуска, следом за майской MiniCPM5-1B. По индексу Artificial Analysis она первая среди открытых моделей до 4 млрд, на картинке её место относительно размера. График по прежней версии индекса, в свежей v4.2 балл ниже, но модель всё равно первая в классе, вровень с Qwen3.5 9B вчетверо большего размера, разбор у Artificial Analysis.

Сильная сторона в агентных задачах: на τ³-Banking делит первое место среди малых моделей, на GDPval-AA впереди всех. Отстаёт в знаниях, терминальном кодинге и длинном контексте. Токенов на задачу тратит втрое меньше Ling 3.0 Tiny.

Контекст 128K, вызов инструментов, рассуждения. После SFT на 400 млрд токенов и RL в модель дистиллировали 16 экспертных моделей, из них 5 агентных (OPD). Вместе с весами авторы открывают данные, рецепт и RL-стек.

Веса под Apache 2.0 лежат на HuggingFace, есть GGUF, MLX, GPTQ и черновая DSpark для ускорения, код на GitHub, есть демо.

@neuro_channel