MiniCPM5-1B là mô hình AI biên mới mà ngay cả điện thoại thế hệ cũ cũng có thể chạy được.

Câu chuyện dành cho thành viên MiniCPM5-1B: Mô hình AI biên mới mà ngay cả điện thoại đời cũ cũng có thể chạy Caspar Bannink - Kỹ sư AI cấp cao 9 phút đọc Vừa xong -- Nghe Chia sẻ Nhấn Enter hoặc nhấp để xem ảnh toàn màn hình Một mô hình 1B đã bước vào sàn đấu với ba gã khổng lồ. Mô hình 1B đã không rời đi. MiniCPM5-1B là phiên bản đầu tiên trong dòng MiniCPM5 mới từ OpenBMB, phòng thí nghiệm Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) của Đại học Thanh Hoa. Đây là một mô hình Transformer dày đặc với 1.080.632.832 tham số, chạy theo giấy phép Apache-2.0, hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 131K và đi kèm với khả năng gọi công cụ (tool calling) gốc thông qua SGLang. Trên chỉ số Artificial Analysis Intelligence Index, biến thể suy luận đạt 12 điểm, xếp thứ 2 trong số 43 mô hình thuộc phân khúc mã nguồn mở loại 1B. Biến thể không suy luận xếp thứ 1 trong số 29 mô hình thuộc phân khúc không suy luận loại 1B. Chi phí mỗi triệu token là 0,00 USD cho đầu vào và 0,00 USD cho đầu ra, do trọng số (weights) là mã nguồn mở. Đây là loại bản phát hành mà tôi, với tư cách là một nhà phát triển, đã chờ đợi, không phải với tư cách là người theo dõi các bảng xếp hạng. Một mô hình 1B thực sự có thể thực hiện việc sử dụng công cụ theo tác nhân (agentic tool use) ở mức độ mà tôi sẽ định tuyến một quy trình làm việc thực tế thông qua đó. Một mô hình đưa ý tưởng cốt lõi nhận thức 1B (nhỏ, tinh gọn, tập trung vào suy luận + sử dụng công cụ + truy xuất, như Andrej Karpathy đã lập luận) vào một bản phát hành Apache-2.0 thực sự với thẻ mô hình (model card) và bộ dữ liệu huấn luyện đang hoạt động. Trước khi đi vào các con số, một lời giới thiệu từ người sáng lập: Tôi là Caspar Bannink. Tôi viết về các bản phát hành mô hình AI, lập trình tác nhân (agentic coding) và các quyết định định tuyến mà một nhà phát triển phải đưa ra khi một mô hình mới ra mắt. Tôi cũng xây dựng HomeScout, một AI…