OpenBMB、小型高性能AI「MiniCPM5-2B」を公開

中国のAI企業であるOpenBMBは2026年9月7日、20億パラメータ規模の最新小型大規模言語モデル「MiniCPM5-2B（OpenBMBが開発した20億パラメータ規模のオンデバイス向け高効率言語モデル）」を一般公開した。Apache License 2.0（商用利用や改変、再配布が自由に認められているオープンソースライセンス）のもとでオープンモデルとして配布されており、第三者ベンチマーク機関の測定において120億パラメータ規模のモデルに匹敵する総合性能を記録した。

25億パラメータで12B級に匹敵するベンチマーク性能

MiniCPM5-2Bは先行モデル「MiniCPM5-1B」を基盤に拡張開発された。正確なパラメータ数は25億1675万6480で、コンテキスト長（AIモデルが一度の推論で文脈として保持・処理できる最大トークン数）は最大13万1072トークンに対応する。Hugging FaceおよびModelScopeの各リポジトリでモデル重みが無償公開されているほか、ブラウザ上から試用できるオンラインデモも提供されている。

第三者評価機関である「Artificial Analysis」が実施した総合知能指標「Artificial Analysis Intelligence Index v4.3」の測定において、MiniCPM5-2Bはスコア「14」を獲得した。これはGoogleの120億パラメータモデル「Gemma 4 12B」と並ぶ数値であり、同等パラメータ帯の競合モデルを大幅に凌駕している。

主要小型モデルとのスペック比較と日本語実用性

同等および近接するパラメータ規模のオープンモデルとの仕様比較は以下の通りである。

モデル名	パラメータ数	コンテキスト長	ライセンス	特徴
MiniCPM5-2B	​約25.2億​	131,072	Apache 2.0	4B級・12B級に匹敵する知能指数を達成
Qwen3.5-4B	約40億	-	オープン	MiniCPM5-2Bが複数テストで勝利
granite-4.2-3B	約30億	-	オープン	IBM製小型エンタープライズモデル
LFM2.5-2.6B	約26億	-	オープン	Liquid AI製のエッジ特化型モデル

一般に2Bクラスの小型モデルは語彙数や多言語学習データの制約から日本語での指示に対して文法崩壊や意味不明な応答を起こしやすい傾向がある。しかしMiniCPM5-2Bでは、「スマートフォンの画面に保護フィルムは貼るべきか」といった日常的な質問に対しても論理構成の整った自然な日本語で回答できる実用的な応答能力が確認されている。

エッジデバイス実用化を加速するオープン小型モデルの潮流

端末上で直接AIを動かすオンデバイスAI（クラウドへの通信を行わずスマートフォンやPCのローカルチップ上で完結するAI処理）は、通信遅延の解消やプライバシー保護、サーバー運用コストの削減という観点から需要が急速に高まっている。20億パラメータ台でありながら12B級の知能を実現し、かつ寛容なApache 2.0ライセンスで提供されるMiniCPM5-2Bの登場は、スマートフォンのローカルアプリや組み込み機器におけるAIエージェント実装を大きく前進させる契機となるだろう。

引用元：GIGAZINE