MiniCPM5 2B (面壁) en RTX 4090 D (24GB) — 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 RTX 4090 D (~313.7 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

Ver Informe Detallado →

Modelo de Pesos Abiertos2.3B / 2.3B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 1.41 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

24 GB · 1008 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 2.3 GiB (2.47 GB) / 24 GiB (10%)

Pesos del Modelo: 1.41 GiB Caché KV y Estado: 0.33 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

2.3 GiB

2.47 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

22.8 GiB

24 GB (física)

Margen de Seguridad

+20.5 GiB

10% utilización

Velocidad Decode Est.

~313.7 tok/s

2.3B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~16391 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~250 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.05

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 ~250ms · ~313.7 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.

Verificado: 2026-11-04

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

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

RTX 4090 D (24GB físicos, 22.8 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 20.5 GiB (~313.7 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)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — MiniCPM5 2B (面壁) @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (RTX 4090 D)	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)	~128.5 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)	~218.3 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)	~266.8 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)	~289 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)	~313.7 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)	~346.7 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)	~369.3 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 RTX 4090 D (24GB) 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 22.8 GiB utilizables en RTX 4090 D, alcanzando ~313.7 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).

Evaluar Este Modelo en Otras GPUs

RTX 3060 12GB (12GB)RTX 4060 Ti 16GB (16GB)RTX 4070 Ti Super (16GB)RTX 4080 Super (16GB)RTX 5070 12GB (12GB)RTX 5070 Ti (16GB)RTX 5080 (16GB)RTX 3090 (24GB)RTX 4090 (24GB)RTX 5090 (32GB)RTX 5090 D (32GB)RTX A6000 (48GB)RTX 6000 Ada (48GB)RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)DGX Spark (GB10 128GB) (128GB)L4 24GB (24GB)A40 48GB (48GB)L20 48GB (48GB)L40S 48GB (48GB)A800 80GB SXM (80GB)A100 80GB SXM (80GB)H800 80GB SXM (80GB)H100 80GB SXM (80GB)H20 96GB HBM3 (96GB)H20 141GB HBM3e (141GB)H200 141GB SXM (141GB)B200 180GB (180GB)B300 288GB Blackwell Ultra (288GB)Ascend 910B 64GB (昇腾) (64GB)Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB)Atlas 300I Duo 96GB (310P) (96GB)MLU590 80GB (寒武纪思元) (80GB)DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB)MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (64GB)Kunlunxin P800 64GB (昆仑芯) (64GB)MTT S4000 48GB (摩尔线程) (48GB)Radeon RX 7900 XTX 24GB (24GB)Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB)Instinct MI300X 192GB (192GB)Instinct MI325X 256GB (256GB)Instinct MI355X 288GB (288GB)Arc Pro B60 24GB (24GB)Gaudi 3 128GB HBM2e (128GB)Mac mini M4 Pro 64GB (64GB)MacBook Pro M4 Max 128GB (128GB)Mac Studio M4 Ultra 256GB (256GB)Mac Studio M3 Ultra 512GB (512GB)

Evaluar Otros Modelos en Este Hardware

Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27B Qwen3.8 2.4T-A95B Qwen3.6 35B-A3B Qwen3.5 397B-A17B Qwen3.5 122B-A10B Qwen3.5 35B-A3B Qwen3.5 27B Qwen3.5 9B Qwen3.5 4B Qwen3 Coder 480B-A35B Qwen3 Coder Next 80B-A3B Qwen3 Coder 30B-A3B Qwen3 30B-A3B Instruct 2507 Qwen3 235B-A22B Instruct 2507 Qwen3 32B Qwen3 14B Qwen3 8B Qwen3 4B Instruct 2507 Qwen3 1.7B Qwen3 0.6B Qwen2.5 72B Instruct Qwen2.5 Coder 32B Instruct QwQ 32B Reasoning DeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 Flash DeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671B DeepSeek V3-0324 671B DeepSeek R1 Distill Llama 70B DeepSeek R1 Distill Qwen 32B DeepSeek R1 Distill Qwen 14B DeepSeek R1 Distill Llama 8B gpt-oss-20b gpt-oss-120b Gemma 4 31B IT Gemma 4 26B-A4B IT Gemma 4 12B IT Gemma 3 27B IT Gemma 3 12B IT Gemma 3 4B IT GLM-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-0414 Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72B MiniMax 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 Instruct Llama 3.3 70B Instruct Llama 3.1 8B Instruct Llama 3.2 3B Instruct Mistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123B Mixtral 8x22B Instruct Mixtral 8x7B Instruct Mistral Small 3.2 24B Devstral Small 24B Nemotron 3 Ultra 550B-A55B Nemotron 3 Super 120B-A12B Nemotron 3 Nano 30B-A3B Cohere Command A 111B Phi-4 14B Liquid LFM3 1.7B