Modelo
LLMs & Texto
GnLOLot/MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-GGUF
Modelo de geração de texto · 1 B de parâmetros — 9.0 mil downloads e 150 curtidas no Hugging Face.
Hugging Face · Modelos
·GnLOLot
·
·↓ 9029
·♥ 150
O modelo GnLOLot/MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-GGUF aparece entre os mais comentados do Hugging Face — um termômetro do que a comunidade está realmente usando agora na tarefa de geração de texto.
Ficha técnica
- Tarefa: geração de texto
- Parâmetros: 1 B
- Biblioteca:
gguf - Formatos: GGUF
- Licença: Apache 2.0
- Downloads: 9.0 mil · Curtidas: 150
Hardware recomendado
Estimativa de VRAM só para carregar os pesos (com ~20% de folga para ativações). Contextos longos consomem memória adicional para o cache de atenção (KV cache).
- Precisão original (16-bit): ~2.4 GB de VRAM — 1 GPU de consumo (≥ 8 GB, ex. RTX 3060)
- Quantizado 8-bit: ~1.2 GB de VRAM — roda em CPU ou GPU de notebook
- Quantizado 4-bit: ~0.6 GB de VRAM — roda em CPU ou GPU de notebook
Como rodar localmente
Os pesos estão em GGUF, prontos para rodar na CPU ou GPU com Ollama, llama.cpp ou LM Studio — sem Python.
# Ollama
ollama run hf.co/GnLOLot/MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-GGUF
# ou llama.cpp
llama-cli -hf GnLOLot/MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Thinking-GGUF -p "Explique o que é entropia."Tags
gguf llama.cpp quantized minicpm5 thinking fable5 coding instruction-following
// relacionados
Leia também
Editorial
GPT-Live-1: a OpenAI aposenta o walkie-talkie e faz a voz ouvir e falar ao mesmo tempo
Editorial
LingBot-VLA 2.0: a Ant abre um "cérebro" de 6B treinado em 60 mil horas de robôs reais
Editorial
UniClawBench: no mundo real, nenhum agente de IA passa da metade das tarefas
Blog