OpenBMB MiniCPM5-2B: 2,6B åpne vekter leder under 4B

OpenBMB la 7. september MiniCPM5-2B ut i åpne vekter. Lisensen er Apache 2.0. Modellen er tettdrevet, 2,52 milliarder parametere ifølge Hugging Face, 131 072 tokens kontekst, tekst inn og tekst ut. Offisiell konto bekreftet slippet samme dag. Det er den andre MiniCPM5-modellen, etter 1B-varianten. Den er bygget for enhet og lokal kjøring, ikke for å ta GPT-6 Astra.

Artificial Analysis satte den til 15 på Intelligence Index v4.2, høyest av alle åpne vekter under 4 milliarder parametere. Neste i det sjiktet er Granite 4.2 3B på 11. Ling 3.0 Tiny ligger én poeng foran på 16, med om lag tre ganger så mange parametere. Frontier er et annet lag: Astra og Claude Fable 5.1 står på 53 i Index v4.3. Ikke bland de to samtalene i styrepakken.

For norske ledere er skillet poenget. MiniCPM5-2B er en kantmodell du kan kjøre uten API. Den er ikke ChatGPT. Den er ikke Fable.

Hva OpenBMB faktisk leverer

Arkitekturen er standard LlamaForCausalLM. 42 lag, GQA med 16 spørringshoder og 2 nøkkel/verdi-hoder. 1,98 milliarder parametere uten embeddings. Språk: engelsk og kinesisk. Ingen bilde, ingen lyd. Hugging Face merker den for on-device, verktøykall og lang kontekst.

Ved siden av sluttvektene ligger SFT-sjekkpunkt, midtrain, base, GGUF, MLX for Apple Silicon, GPTQ og en DSpark-draft for raskere inferens. Day-0-støtte oppgis for SGLang, vLLM, llama.cpp, Ollama og Transformers. OpenBMB åpner også treningsdata i UltraData-familien: blant annet UltraData-Code, 500 000 agent-SFT-prøver og mer enn 80 000 RL-prøver.

Labens eget snitt over 34 tester er 53,9, foran Qwen3.5-4B på 51,1 i deres sammenligningssett. SWE-bench Verified oppgir de til 46,4. Det er OpenBMB sine tall, i OpenBMB sitt sett. Bruk dem som lab-claim, ikke som innkjøps-SLA.

Hva den uavhengige indeksen viser

AA er tydeligere, og tøffere. MiniCPM5-2B scorer 15 på v4.2. På v4.1.1 sto den på 23. AA skriver at versjonene ikke kan sammenlignes direkte. Etter nyere mix ligger et estimat rundt 14 på modell-siden. Ikke lim «23» inn i beslutningsgrunnlaget.

Styrken er agentisk arbeid i liten skala. GDPval-AA v2 Elo 831 leder under 4B, om lag 110 poeng foran Ling 3.0 Tiny. På τ³-Banking er den delt først med Ling på 21 prosent, mot 8 prosent for Granite 4.2 8B. AA-Briefcase Elo 438, nest etter Ling på 485, foran Granite 4.2 8B på 324.

Svakhetene er like konkrete. Humanity's Last Exam 9 prosent. Terminal-Bench v2.1 9 prosent. CritPt 0 prosent. SciCode 26 prosent. GDP.pdf 1 prosent gjennomført. AA-LCR v1.1 59 prosent. AA-Omniscience −12 kommer av at den avstår: den forsøker 29 prosent av spørsmålene, treffer 8 prosent, og har 78 prosent non-hallucination. Den lyver mindre fordi den oftere sier nei. Den vet ikke mer.

Tokenbruken er lav for en resonneringsmodell: 19 000 ut-tokens per indekssoppgave, 11 000 av dem resonnering. Ling 3.0 Tiny bruker 56 000 for ett poeng mer. På PC og telefon er det strøm og latens, ikke en lab-kuriositet.

Kant er kontrakt, ikke magi

For CIO er caset datasuverenitet og enhet, ikke IQ. Apache 2.0 på vektene gir rett til å kjøre, finjustere og distribuere. Det fjerner ikke leverandørrisiko. OpenBMB er kinesisk lab, Tsinghua NLP og ModelBest. CISO må ta opphav, forsyningskjede, oppdateringskanal og treningsdata inn i innkjøpet før GGUF havner på bærbare i felt.

Multimodalitet mangler. Kunnskap er tynn. En terminal-agent på 9 prosent er ikke en utviklingsavdeling. 131k kontekst er reell kapasitet, ikke bevis for at lange kontrakter blir forstått. Test mot egne dokumenter, med logging, uten produksjonsdata.

Ikke bytt frontier-API mot MiniCPM5-2B fordi indeksen sier «best under 4B». Bytt der dere trenger lokal tekst, lav latens og lisensklarhet, og der 15 på AA er godt nok. Der oppgaven krever 53, blir 15 et avvik, ikke en besparelse.

Kilder og medier

Primærkilde: OpenBMB, MiniCPM5-2B-vekter på Hugging Face, 7. september 2026: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM5-2B

OpenBMB, offisiell kunngjøring på X, 7. september 2026: https://x.com/OpenBMB/status/2096970974247956501

Artificial Analysis, «OpenBMB releases MiniCPM5-2B», 7. september 2026: https://artificialanalysis.ai/articles/openbmb-releases-minicpm5-2b

Thumbnail: OpenAI Image 2 / hogby.ai