MiniCPM5 2B (面壁) en B300 288GB Blackwell Ultra (288GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
MiniCPM5 2B (面壁) (2.3B total, 2.3B activos, GQA Denso) requiere 1.41 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 2.3 GiB totales a 8K de contexto y 3.28 GiB a 32K en B300 288GB Blackwell Ultra (~380 tok/s).
Cabe con Margen Seguro
Fórmula derivada de config.json
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
2.3 GiB
2.47 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
273.6 GiB
288 GB (física)
Margen de Seguridad
+271.3 GiB
1% utilización
Velocidad Decode Est.
~380 tok/s
2.3B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~24000 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~171 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$0.04
GQA Denso · Apache-2.0
Hardware Recomendado para Esta Configuración
Mejor GPU Individual
RTX 4060 Ti 16GB (16GB)
~$430
Mejor Calidad-Precio / Usada
RTX 3060 12GB (12GB)
~$280
Memoria Unificada Apple
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud Desde
Vast.ai · $0.06 / h
1x RTX 3060 12GB
Comandos de Lanzamiento para Producción
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
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~171ms · ~380 tok/s)
[MiniCPM5 2B (面壁) · 2.3 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...
Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar
Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.
Amortización de compra
~18.5 meses
Electricidad local est.: $3.51 / mes
| Proveedor | Instancia Recomendada | VRAM Total | Tarifa por Hora | Costo Mensual Estimado | Facturación | Desplegar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x RTX 3090 (Nube Comunitaria) | 24 GB | $0.22 / h | $26.75 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
| Vast.ai | 1x RTX 3060 12GB (Host Verificado) | 12 GB | $0.06 / h | $7.42 / mes | Spot / Bajo demanda | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*) | 48 GB | $1.67 / h | $203.19 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada) | 48 GB | $1.67 / h | $203.19 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| DigitalOcean | 1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada) | 48 GB | $1.57 / h | $190.91 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.
Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — MiniCPM5 2B (面壁)
QLoRA (4b)
Cabe con Margen Seguro
3.62 GiB
Pesos del Modelo: 1.41 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.01 GiB
GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)
LoRA (16b)
Cabe con Margen Seguro
7.42 GiB
Pesos del Modelo: 4.28 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.34 GiB
GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)
FT Completo
Cabe con Margen Seguro
19.91 GiB
Pesos del Modelo: 4.28 GiB · Gradientes + Optimizador: 13.27 GiB · Act: 2.36 GiB
GPU Recomendada: Arc Pro B60 24GB (24GB)
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
B300 288GB Blackwell Ultra (288GB físicos, 273.6 GiB utilizables) ejecuta MiniCPM5 2B (面壁) en 4 bits (Q4_K_M) con 2.3 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 271.3 GiB (~380 tok/s).
Ajuste de KV Cache y Motor
MiniCPM5 2B (面壁) utiliza topología GQA Denso (2.3B totales, 2.3B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.33 GiB a 1.31 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.65 GiB en 32K (total 2.63 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — MiniCPM5 2B (面壁) @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (B300 288GB Blackwell Ultra) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) | 4.28 GiB | 0.33 GiB | 5.17 GiB (5.55 GB) | ~380 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 2.28 GiB | 0.33 GiB | 3.17 GiB (3.4 GB) | ~380 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) | 1.76 GiB | 0.33 GiB | 2.65 GiB (2.85 GB) | ~380 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) | 1.58 GiB | 0.33 GiB | 2.47 GiB (2.65 GB) | ~380 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) | 1.41 GiB | 0.33 GiB | 2.3 GiB (2.47 GB) | ~380 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) | 1.22 GiB | 0.33 GiB | 2.11 GiB (2.27 GB) | ~380 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) | 1.11 GiB | 0.33 GiB | 2 GiB (2.15 GB) | ~380 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) | 0.85 GiB | 0.33 GiB | 1.74 GiB (1.87 GB) | ~380 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede B300 288GB Blackwell Ultra (288GB) ejecutar MiniCPM5 2B (面壁)?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, MiniCPM5 2B (面壁) requiere 2.3 GiB de VRAM total (1.41 GiB pesos + 0.33 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 273.6 GiB utilizables en B300 288GB Blackwell Ultra, alcanzando ~380 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita MiniCPM5 2B (面壁) con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 1.31 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 3.28 GiB (3.52 GB decimales).
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Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.8 2.4T-A95BQwen3.6 35B-A3BQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10BQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27BQwen3.5 9BQwen3.5 4BQwen3 Coder 480B-A35BQwen3 Coder Next 80B-A3BQwen3 Coder 30B-A3BQwen3 30B-A3B Instruct 2507Qwen3 235B-A22B Instruct 2507Qwen3 32BQwen3 14BQwen3 8BQwen3 4B Instruct 2507Qwen3 1.7BQwen3 0.6BQwen2.5 72B InstructQwen2.5 Coder 32B InstructQwQ 32B ReasoningDeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 FlashDeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671BDeepSeek V3-0324 671BDeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek R1 Distill Qwen 32BDeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek R1 Distill Llama 8Bgpt-oss-20bgpt-oss-120bGemma 4 31B ITGemma 4 26B-A4B ITGemma 4 12B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-5 (744B)GLM-4.5 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-3.7 Flash (198B-A11B)Step-3.5 Flash (197B-A11B)ERNIE 4.5 300B-A47B (文心)ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)Llama 4 Maverick 17B-128E (400B)Llama 4 Scout 17B-16E (109B)Llama 3.1 405B InstructLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.2 3B InstructMistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123BMixtral 8x22B InstructMixtral 8x7B InstructMistral Small 3.2 24BDevstral Small 24BNemotron 3 Ultra 550B-A55BNemotron 3 Super 120B-A12BNemotron 3 Nano 30B-A3BCohere Command A 111BPhi-4 14BLiquid LFM3 1.7B