OpenBMB выкатила MiniCPM5-2B — dense-модель на 2,5 млрд параметров со стандартной архитектурой LlamaForCausalLM, которая работает на устройствах. На 34 бенчмарках она набирает 53.9 балла, обходя Qwen3.5-4B на 2.8 балла. Технические детали. Нативный контекст — 131 072 токена. После дообучения на 400 млрд токенов deep-thinking SFT 16 экспертных моделей объединили в один чекпоинт через on-policy distillation. Минимальная GGUF-сборка весит 1.56 ГБ — влезет в большинство мобильных устройств. Модель запускается в vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и MLX без форка model code. Практические сценарии. OpenBMB подчёркивает лидерство в tool use, coding agents и long-context retrieval — задачах, где компактные модели обычно пасуют. Веса, датасеты и промежуточные чекпоинты лежат под Apache 2.0. Точные результаты по отдельным бенчмаркам не раскрыты, методология сравнения с Qwen3.5-4B не уточнена. Что это значит: открытая компактная модель, которая умещается в устройство и при этом догоняет модели вдвое больше по реальным задачам.