MiniCPM5 2B (面壁) auf H20 96GB HBM3 (96GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

MiniCPM5 2B (面壁) (2.3B gesamt, 2.3B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 1.41 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 2.3 GiB gesamt bei 8K Kontext und 3.28 GiB bei 32K auf H20 96GB HBM3 (~380 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell2.3B / 2.3B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 1.41 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

96 GB · 4000 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Passt mit sicherer Reserve

Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 2.3 GiB (2.47 GB) / 96 GiB (2%)

Modellgewichte: 1.41 GiB KV-Cache & Zustand: 0.33 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

2.3 GiB

2.47 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

91.2 GiB

96 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+88.9 GiB

2% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~380 tok/s

2.3B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~24000 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~171 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.04

Dichte GQA-Attention · Apache-2.0

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

~$430

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

RTX 3060 12GB (12GB)

~$280

Apple Unified Memory

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.06 / Std.

1x RTX 3060 12GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve openbmb/MiniCPM5-2B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~171ms · ~380 tok/s)

[MiniCPM5 2B (面壁) · 2.3 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...

Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO

Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.

Geprüft am: 2026-11-04

Aktive Nutzung (Stunden / Tag)4 Std. / Tag

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~18.5 Monate

Geschätzte Stromkosten: $3.51 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x RTX 3090 (Community Cloud)	24 GB	$0.22 / Std.	$26.75 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x RTX 3060 12GB (Verifizierter Host)	12 GB	$0.06 / Std.	$7.42 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / Std.	$203.19 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz)	48 GB	$1.67 / Std.	$203.19 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Dedizierte Instanz)	48 GB	$1.57 / Std.	$190.91 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗

Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.

Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — MiniCPM5 2B (面壁)

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

3.62 GiB

Modellgewichte: 1.41 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.01 GiB

Empfohlene GPU: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

7.42 GiB

Modellgewichte: 4.28 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.34 GiB

Empfohlene GPU: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

Voll-FT Passt mit sicherer Reserve

19.91 GiB

Modellgewichte: 4.28 GiB · Gradienten + Optimizer: 13.27 GiB · Act: 2.36 GiB

Empfohlene GPU: Arc Pro B60 24GB (24GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die H20 96GB HBM3 (96GB physisch, 91.2 GiB nutzbar) führt MiniCPM5 2B (面壁) in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 2.3 GiB und 88.9 GiB Reserve stabil aus (~380 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

MiniCPM5 2B (面壁) nutzt Dichte GQA-Attention (2.3B gesamt, 2.3B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.33 GiB auf 1.31 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.65 GiB (gesamt 2.63 GiB).

VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)

Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — MiniCPM5 2B (面壁) @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (H20 96GB HBM3)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	4.28 GiB	0.33 GiB	5.17 GiB (5.55 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	2.28 GiB	0.33 GiB	3.17 GiB (3.4 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	1.76 GiB	0.33 GiB	2.65 GiB (2.85 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	1.58 GiB	0.33 GiB	2.47 GiB (2.65 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	1.41 GiB	0.33 GiB	2.3 GiB (2.47 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	1.22 GiB	0.33 GiB	2.11 GiB (2.27 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	1.11 GiB	0.33 GiB	2 GiB (2.15 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	0.85 GiB	0.33 GiB	1.74 GiB (1.87 GB)	~380 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die H20 96GB HBM3 (96GB) MiniCPM5 2B (面壁) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt MiniCPM5 2B (面壁) insgesamt 2.3 GiB VRAM (1.41 GiB Gewichte + 0.33 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 91.2 GiB nutzbarem Speicher auf der H20 96GB HBM3 (~380 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt MiniCPM5 2B (面壁) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 1.31 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 3.28 GiB (3.52 GB dezimal) steigt.

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