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GGUF builds of MiniCPM5-2B-Math, a 2.5B math and proof specialist, for llama.cpp, Ollama and LM Studio. Pair it with the MiniCPM-Math Harness to run a small proof swarm on a laptop. Converted with llama.cpp b10964 (`convert_hf_to_gguf.py`, tokenizer pre-type `minicpm5`) and quantized with `llama-quantize`. The recommended sampling settings (temperature 0.9, top-p 0.95, min-p 0, top-k off) are embedded in the GGUF metadata, so llama.cpp uses them by default. All results on the model card were measured with the BF16 safetensors on vLLM. Start the server with a larger context window (for example `OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=65536 ollama serve`), because proofs routinely need tens of thousands of tokens. With the harness, pass `--base-url http://127.0.0.1:11434/v1 --model hf.co/Caldalis/MiniCPM5-2B-Math-GGUF:Q8_0 --no-raw`.

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選び方とよくある質問
API料金はどう比較しますか?+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか?+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか?+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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