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// 面壁 MiniCPM / VoxCPM · 文本大模型

MiniCPM4.1-8B 本地部署与显存需求

8.19B 参数。4 位量化约 6.2 GB,BF16 约 18.8 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2025-09-02许可:可商用显存为估算值

01规格

发布方面壁智能 OpenBMB · openbmb
系列面壁 MiniCPM / VoxCPM · MiniCPM4.1
类型文本大模型 (text-generation)
参数量8.19B 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度64K tokens (65,536)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构32 层 · GQA
发布权重BF16 · 16.4 GB下载量
许可Apache-2.0 · 可商用宽松许可(Apache-2.0 / MIT / CC-BY / OpenMDW):允许商用。
发布日期2025-09-02 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K合计 @ 32K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)16.4 GB 18.8 GB19.6 GB RTX 4090 24GBMac 36GB
FP8 / INT8 / Q8_08.7 GB 10.3 GB11.1 GB 12GB 显卡Mac 24GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)5.0 GB 6.2 GB7.0 GB 8GB 显卡Mac 16GB

每个请求的 KV 缓存:8K 0.3 GB · 32K 1.1 GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

openbmb 官方发布的 4 个仓库。

05面壁 MiniCPM / VoxCPM 其他模型

全部 23 个 →
模型参数4 位合计发布
MiniCPM-V-4.7-35B-A3B35.2B / 3B24.2 GB2026-10-07
MiniCPM-V-4.7-1B1.55B1.6 GB2026-10-06
MiniCPM5-2B2.52B2.5 GB2026-09-06
MiniCPM5-1B1.08B1.4 GB2026-05-21
MiniCPM-V-4.6-Thinking1.3B1.5 GB2026-05-08
MiniCPM-V-4.61.3B1.5 GB2026-04-13
VoxCPM22.29B2.0 GB2026-04-03
MiniCPM-SALA9.48B7.1 GB2026-02-11

06来源

数据核对于 2025-10-24。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)