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MiniCPM-V-4
openbmb · licence ouverte · sorti le 12 juil. 2025
Où l'utiliser gratuitement
- Exécutez-le en une seule commande avec whichllm (gratuit, open source) :
uvx whichllm@latest plan "MiniCPM-V-4"indique le GPU requis,uvx whichllm@latest run "MiniCPM-V-4 gguf"le télécharge et lance une discussion - Téléchargez-le et lancez-le chez vous : poids officiels · fichiers GGUF pour Ollama et LM Studio
Aucun vote Arena pour l'instant
Arena n'a pas voté pour ce modèle. Il figure ici parce que c'est un petit modèle populaire sur la page Hugging Face officielle de son laboratoire (40K téléchargements par mois).
Vitesse sur du matériel courant
| Matériel | Mémoire GPU | Ça tient ? | Vitesse |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Tient dans le GPU | 73 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Tient dans le GPU | 59 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Tient dans le GPU | 170 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Tient dans le GPU | 181 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Tient dans le GPU | 282 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Tient dans le GPU | 174 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Tient dans le GPU | 165 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Tient dans le GPU | 156 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Tient dans le GPU | 84 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Tient dans le GPU | 53 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Tient dans le GPU | 350 tok/s |
Estimation en 4 bits avec un contexte de 32K et 64 GB de DDR5 pour le déchargement. Vitesse ≈ bande passante mémoire × 78 % ÷ données lues par token, plus un coût fixe par token, calibrée sur 44 tests llama.cpp réels ; erreur typique d'environ ±10 %. Comparer tous les GPU.
Mémoire GPU nécessaire
| Niveau | Contexte de 8K | Contexte de 32K | Qualité vs original |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 2.9 GB | 3.7 GB | +10.5% perte sensible |
| Q4_K_M | 3.4 GB | 4.2 GB | +2.8% faible perte |
| Q5_K_M | 3.8 GB | 4.6 GB | +0.9% très faible perte |
| Q6_K | 4.2 GB | 5.0 GB | +0.3% quasi sans perte |
| Q8_0 | 5.2 GB | 6.0 GB | ≈ 0% identique à l'original |
| F16 | 9.1 GB | 9.9 GB | ≈ 0% identique à l'original |
Poids + cache de contexte (d'après l'architecture du modèle) + runtime. Qualité : hausse de perplexity par rapport au modèle complet, d'après les tests llama.cpp, ajustée selon la taille du modèle. Simulez votre propre configuration.
Current alternatives
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