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MiniCPM5 WebGPU

新上架第 1 版 · 更新于

概览

在浏览器标签页里用你自己的 GPU 运行 MiniCPM5 2B 模型,可以聊天,也能生成网站、Word 文档、Excel 工作簿和 PDF。适合想要免安装本地助手的人。

MiniCPM5 WebGPU 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 支持 WebGPU 的浏览器,以及能运行它的 GPU
  • 留出模型下载的空间,页面给出的数字是带 DSpark 共 3.33 GB
  • Python,只有想用 Hugging Face 工具下载文件时才需要
用在
  • 支持 WebGPU 的网页浏览器,打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 你自己的电脑,Windows、macOS 或 Linux,在浏览器里打开下载好的文件
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download ProCreations/minicpm5-2b-webgpu --repo-type space --local-dir minicpm5-2b-webgpu
cd minicpm5-2b-webgpu

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这个 Space 在浏览器标签页里,用你自己的显卡运行 MiniCPM5 2B 语言模型。你可以和它聊天,也可以让它生成网站、Word 文档、Excel 工作簿和 PDF。它用的是专门打造的 WebGPU 运行时,所以模型的计算都留在你的 GPU 上。

适合谁

如果你想要一个不用装软件的本地聊天和文档助手,或者想看看模型怎么在 WebGPU 上运行,它就适合你。

行业谁在用怎么用例子
网站开发前端开发者研究在 WebGPU 上运行的模型看看运行时和它的基准测试说明
办公经常写文档的人让模型生成文档或表格要一份工作簿草稿或一份简短的 PDF
网页设计业余爱好者让它做一个小网站要一个单页网站并检查代码
研究模型研究者在浏览器里测试推测解码比较 Auto、On 和 Off 三种草稿设置

如果你的设备不支持 WebGPU,或者腾不出几个 GB 的下载空间,可以跳过它。

用在哪里

  • 支持 WebGPU 的网页浏览器,打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 你自己的电脑,Windows、macOS 或 Linux,在浏览器里打开下载好的文件
使用场景谁用得到什么
本地聊天任何人一个在你 GPU 上运行的模型给出的回答
生成文档办公用户网站、Word 文档、Excel 工作簿和 PDF
测试运行时开发者了解 WebGPU 运行时及其设置

如何设置

  • 支持 WebGPU 的浏览器,以及能运行它的 GPU
  • 留出模型下载的空间,页面给出的数字是带 DSpark 共 3.33 GB
  • Python,只有想用 Hugging Face 工具下载文件时才需要
  1. 打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面,即可在线使用。
  2. 想留一份副本,就安装 huggingface_hub,再把 Space 下载到一个文件夹。
  3. 进入该文件夹。
  4. 在浏览器里打开 dist 文件夹中的 index.html 文件。
pip install -U huggingface_hub
hf download ProCreations/minicpm5-2b-webgpu --repo-type space --local-dir minicpm5-2b-webgpu
cd minicpm5-2b-webgpu

如何使用

打开页面,在启动界面选好设置,然后开始聊天。之后你也可以在模型设置里改这些设置。DSpark 草稿模型有三种模式。

ToolWhat it does
Auto测量草稿成本,草稿更慢时切回普通解码
On强制使用 DSpark 模型起草
Off跳过 DSpark 的下载和分配

示例

你可以问它,"Make a one-page website for a small bakery." 模型会在聊天里写出页面代码。README 提到有一次生成的页面需要修改,所以使用之前请先检查结果。

新手与专家

如果你是新手,先用较新的桌面浏览器打开这个 Space,让模型下载一次。然后先聊几句,再让它做文档。

如果你熟悉这个领域,运行时是针对 42 层 Llama 架构的 JavaScript 和 WGSL,每一层都在 GPU 上,没有 WASM 推理二进制文件。它使用 Q8_0 权重,KV 缓存可以设成四种精度之一,从 FP32 一直到 4 位。DSpark 加入了推测解码:草稿模型最多提出七个 token,主模型一次检查它们。作者说它并不总能带来加速。

  1. 浏览器获取模型文件
  2. WebGPU 运行时把它们载入你的 GPU
  3. DSpark 可能提前起草几个 token
  4. 主模型检查它们并流式输出文字

注意事项

  • Speed: 在一台 Apple M4 Max 的 Chromium 上,专用运行时处理散文达到 107 tok/s。作者说速度会随浏览器、硬件和提示词而变。
  • License: apache-2
  • Cost to run: 没有提到费用。它需要性能足够的 GPU 和模型下载。
  • Data it reaches: 从 Hugging Face 获取的模型文件。README 说推理留在你的 GPU 上。
  • Not for: 长上下文质量的保证。作者只检查了 64K 和 128K 配置能分配内存并短时生成,没有做完整的质量测试。
在 Apple M4 Max 上的解码速度,256 个 token
散文,旧运行时58 tok/s
散文,专用运行时107 tok/s
散文,DSpark Auto104 tok/s
JavaScript,专用运行时104 tok/s
JavaScript,DSpark Auto164 tok/s

README 和文件

README

MiniCPM5 WebGPU

在浏览器标签页里用你自己的 GPU 运行 MiniCPM5 2B 模型,可以聊天,也能生成网站、Word 文档、Excel 工作簿和 PDF。适合想要免安装本地助手的人。

由 ProCreations 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:这个 Space 在浏览器标签页里,用你自己的显卡运行 MiniCPM5 2B 语言模型。你可以和它聊天,也可以让它生成网站、Word 文档、Excel 工作簿和 PDF。它用的是专门打造的 WebGPU 运行时,所以模型的计算都留在你的 GPU 上。

适合谁:如果你想要一个不用装软件的本地聊天和文档助手,或者想看看模型怎么在 WebGPU 上运行,它就适合你。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
网站开发 | 前端开发者 | 研究在 WebGPU 上运行的模型 | 看看运行时和它的基准测试说明
办公 | 经常写文档的人 | 让模型生成文档或表格 | 要一份工作簿草稿或一份简短的 PDF
网页设计 | 业余爱好者 | 让它做一个小网站 | 要一个单页网站并检查代码
研究 | 模型研究者 | 在浏览器里测试推测解码 | 比较 Auto、On 和 Off 三种草稿设置

如果你的设备不支持 WebGPU,或者腾不出几个 GB 的下载空间,可以跳过它。

用在哪里:

  • 支持 WebGPU 的网页浏览器,打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 你自己的电脑,Windows、macOS 或 Linux,在浏览器里打开下载好的文件
使用场景 | 谁用 | 得到什么
本地聊天 | 任何人 | 一个在你 GPU 上运行的模型给出的回答
生成文档 | 办公用户 | 网站、Word 文档、Excel 工作簿和 PDF
测试运行时 | 开发者 | 了解 WebGPU 运行时及其设置

如何设置:

  • 支持 WebGPU 的浏览器,以及能运行它的 GPU
  • 留出模型下载的空间,页面给出的数字是带 DSpark 共 3.33 GB
  • Python,只有想用 Hugging Face 工具下载文件时才需要
  1. 打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面,即可在线使用。
  2. 想留一份副本,就安装 huggingface_hub,再把 Space 下载到一个文件夹。
  3. 进入该文件夹。
  4. 在浏览器里打开 dist 文件夹中的 index.html 文件。
pip install -U huggingface_hub
hf download ProCreations/minicpm5-2b-webgpu --repo-type space --local-dir minicpm5-2b-webgpu
cd minicpm5-2b-webgpu

如何使用:打开页面,在启动界面选好设置,然后开始聊天。之后你也可以在模型设置里改这些设置。DSpark 草稿模型有三种模式。

Tool | What it does
Auto | 测量草稿成本,草稿更慢时切回普通解码
On | 强制使用 DSpark 模型起草
Off | 跳过 DSpark 的下载和分配

示例:你可以问它,"Make a one-page website for a small bakery." 模型会在聊天里写出页面代码。README 提到有一次生成的页面需要修改,所以使用之前请先检查结果。

新手与专家:如果你是新手,先用较新的桌面浏览器打开这个 Space,让模型下载一次。然后先聊几句,再让它做文档。

如果你熟悉这个领域,运行时是针对 42 层 Llama 架构的 JavaScript 和 WGSL,每一层都在 GPU 上,没有 WASM 推理二进制文件。它使用 Q8_0 权重,KV 缓存可以设成四种精度之一,从 FP32 一直到 4 位。DSpark 加入了推测解码:草稿模型最多提出七个 token,主模型一次检查它们。作者说它并不总能带来加速。

浏览器获取模型文件
WebGPU 运行时把它们载入你的 GPU
DSpark 可能提前起草几个 token
主模型检查它们并流式输出文字

注意事项:

  • Speed: 在一台 Apple M4 Max 的 Chromium 上,专用运行时处理散文达到 107 tok/s。作者说速度会随浏览器、硬件和提示词而变。
  • License: apache-2
  • Cost to run: 没有提到费用。它需要性能足够的 GPU 和模型下载。
  • Data it reaches: 从 Hugging Face 获取的模型文件。README 说推理留在你的 GPU 上。
  • Not for: 长上下文质量的保证。作者只检查了 64K 和 128K 配置能分配内存并短时生成,没有做完整的质量测试。
Title: 在 Apple M4 Max 上的解码速度,256 个 token
散文,旧运行时: 58 tok/s
散文,专用运行时: 107 tok/s
散文,DSpark Auto: 104 tok/s
JavaScript,专用运行时: 104 tok/s
JavaScript,DSpark Auto: 164 tok/s

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:9
  • 构建方式:static
  • 许可证:apache-2.0

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/ProCreations/minicpm5-2b-webgpu
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/ProCreations/minicpm5-2b-webgpu/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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