Ollama MiniCPM-V: lokal pullen und starten

TL;DR

Ollama MiniCPM-V ist der Bibliotheks-Tag minicpm-v, nicht minicpm-v4.5, nicht minicpm-v4.6 und nicht llava oder qwen2.5vl. Die Ollama-Bibliothek startet mit ollama run minicpm-v. Das Default-Tag minicpm-v:latest teilt laut Tag-Seite den Digest c92bfad01205 mit minicpm-v:8b und minicpm-v:8b-2.6-q4_0 (Artefakt 5,5 GB, Kontext 32K, Text und Bild). Die Übersicht zählt 5,7 Mio. Downloads und 17 Tags und markiert den Eintrag mit vision sowie 8B. Die Readme verlangt Ollama 0.3.10 oder neuer und beschreibt MiniCPM-V 2.6 als Vision-Language-Modell auf SigLip-400M und Qwen2-7B mit 8B Parametern. Die Chat-API liegt auf http://localhost:11434/api/chat. Gelesen in Bibliothek, Tags, Übersicht und Chat-Doku am 2026-11-06. Kein Ranking, kein Kaufguide.

Vision-Tag, nicht LLaVA und nicht Qwen-VL

IT-Leiter suchen „ollama minicpm-v“, wenn sie den Tag minicpm-v ziehen und lokal starten — nicht, wenn sie LLaVA, Qwen2.5-VL oder Qwen3-VL ziehen. Der ältere Vision-Tag bleibt Ollama LLaVA. Der Llama-Bild-Tag bleibt Ollama Llama 3.2 Vision. Der Qwen-2.5-Vision-Tag bleibt Ollama Qwen2.5-VL. Der neuere Qwen-Vision-Tag bleibt Ollama Qwen3-VL. Der OCR-Tag für Dokumente und Tabellen bleibt Ollama GLM-OCR. Die allgemeine Modellwahl bleibt Ollama Models.

Die Engine kommt von Ollama Download oder dem Linux-Dienst. Port und Bind-Adresse bleiben 11434. Der Python-Client spricht dieselbe API, beschrieben in Ollama Python.

Voraussetzung: Ollama 0.3.10

Die Readme auf der Bibliotheksseite, erster Hinweis:

Note: this model requires Ollama 0.3.10 or later.

Ohne diese Version zieht der Client den Tag möglicherweise nicht. Version prüfen (ollama -v), dann Serve. Unter systemd ist das die Unit aus Ollama Service.

ollama serve

Ohne laufenden Server antwortet der Client nicht.

Start: ollama run minicpm-v

Die Bibliotheksseite, erster Befehl:

ollama run minicpm-v

Das zieht minicpm-v:latest und öffnet die Chat-Sitzung. Die Tag-Seite setzt latest auf denselben Digest wie minicpm-v:8b und minicpm-v:8b-2.6-q4_0. Ein festes Quantisierungs-Tag setzen Sie per Suffix, zum Beispiel minicpm-v:8b-2.6-q8_0. Vor dem Pull die aktuelle Liste auf der Tag-Seite prüfen.

Nur ziehen, ohne Sitzung:

ollama pull minicpm-v

Die Bibliothek führt das Default-Tag so:

ollama run minicpm-v:8b

Welche Tags die Bibliothek führt

Stand 2026-11-06 auf ollama.com/library/minicpm-v und der Tag-Seite. Größen sind Artefaktgrößen der Bibliothek, kein freier GPU-Speicher. Die Tag-Seite zählt 17 Modelle. Alle unten genannten Tags führen Kontext 32K sowie Text und Bild.

latest, 8b und 8b-2.6-q4_0 teilen sich einen Digest. Die Tag-Seite führt daneben weitere Quantisierungen derselben 8B-Familie 2.6: 8b-2.6-q3_K_S (4,5 GB, Digest 0e5dd84b9d34), 8b-2.6-q3_K_M (4,9 GB, Digest b7c14f8aad8c), 8b-2.6-q3_K_L (5,1 GB, Digest a62e8056b1f0), 8b-2.6-q4_1 (5,9 GB, Digest 1e17cbffa666), 8b-2.6-q4_K_S (5,5 GB, Digest eda89b106de0), 8b-2.6-q5_0 (6,4 GB, Digest 4b28c460b85e), 8b-2.6-q5_1 (6,8 GB, Digest 6ac2a6038e89), 8b-2.6-q5_K_S (6,4 GB, Digest b4d3d0c08b9c), 8b-2.6-q5_K_M (6,5 GB, Digest 6dfa70b0f281) und 8b-2.6-q6_K (7,3 GB, Digest ac20b8a12390). Das sind Quantisierungen derselben Familie, keine zweite Runtime.

Die Readme beschreibt MiniCPM-V 2.6 als aktuelles Modell der MiniCPM-V-Reihe. Als Herstellerangabe nennt sie Objekterkennung über mehrere Bilder, Video-Verstehen, OCR bei beliebigem Seitenverhältnis bis 1,8 Millionen Pixel (genannt 1344×1344) sowie 640 visuelle Token für ein 1,8-Millionen-Pixel-Bild. Mehrsprachigkeit nennt sie für Englisch, Chinesisch, Deutsch, Französisch, Italienisch und Koreanisch. Das ist die Herstellerbeschreibung in der Bibliothek, keine eigene Messung.

Hardware-Optionen bleiben im KI-Server Hardware-Guide. Hier geht es nur um den Modell-Tag auf einem bereits laufenden Ollama.

Was dieser Tag nicht ist

Ein anderer Bibliotheks-Eintrag ist llava (15,3 Mio. Downloads in der Übersicht, 98 Tags, 7B, 13B, 34B); den Pull-Pfad beschreibt Ollama LLaVA. glm-ocr ist der OCR-Eintrag (9 Mio., 3 Tags). qwen3-vl ist der neuere Qwen-Vision-Eintrag (7,1 Mio., 57 Tags). qwen2.5vl ist der Qwen-2.5-Vision-Eintrag (5,8 Mio., 17 Tags). llama3.2-vision ist der Llama-Bild-Eintrag (5,6 Mio., 9 Tags, 11B und 90B). gemma3 bleibt Ollama Gemma 3. minicpm-v4.5 (71,2 Tsd. Downloads, 13 Tags, 8B) und minicpm-v4.6 (88,6 Tsd., 13 Tags, 1B) sind getrennte Bibliotheks-Einträge, nicht dieser Tag. Dieser Text behandelt nur minicpm-v.

Vor dem Einsatz die aktuelle Lizenzzeile auf der Bibliotheksseite prüfen.

Chat-API auf Port 11434

Die Bibliothek zeigt denselben Host wie die Ollama-Chat-Doku (http://localhost:11434). Beispiel der Bibliotheksseite:

curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "minicpm-v",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Die OpenAPI der Chat-Route bestätigt Server http://localhost:11434 und POST /api/chat. Für multimodale Modelle listet die Chat-Doku optional images als Liste im Nachrichtenobjekt. Die Tags minicpm-v:latest und minicpm-v:8b führen Text und Bild. Python-Paket laut Bibliothek:

from ollama import chat

response = chat(
    model='minicpm-v',
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}],
)
print(response.message.content)

Läuft Ollama im Container, zeigt der Host auf das gemappte 11434, siehe Ollama Docker.

Häufige Fragen

Ist minicpm-v dasselbe wie minicpm-v4.5, llava oder qwen2.5vl?

Nein. Die Bibliothek führt minicpm-v als eigene Vision-Familie (17 Tags, 8B). minicpm-v4.5 und minicpm-v4.6 sind getrennte Einträge. llava, llama3.2-vision, qwen2.5vl, qwen3-vl und glm-ocr sind ebenfalls getrennte Einträge. Dieser Text behandelt nur minicpm-v.

Reicht ollama pull ohne run?

ollama run zieht und startet. ollama pull zieht nur. Die Bibliotheksbeispiele für Chat und CLI bleiben ollama run minicpm-v.

Warum antwortet die API leer?

Zuerst Version, Serve und Tag prüfen (ollama -v, ollama list, ollama ps). Die Readme verlangt Ollama 0.3.10 oder neuer. Der Port bleibt 11434, beschrieben in Ollama Port 11434. Ohne laufenden Server liefert der Client keinen stillen Fallback.

Brauche ich Docker extra?

Nein für den Desktop- oder Linux-Dienst. Läuft Ollama im Container, zeigt der Host auf das gemappte 11434, siehe Ollama Docker.

Ist das ein zweiter Hardware-Kaufguide?

Nein. Hardware-Optionen bleiben im KI-Server Hardware-Guide. Hier geht es nur um den Modell-Tag auf einem bereits laufenden Ollama.

Fazit

„Ollama MiniCPM-V“ ist der Pull- und Start-Pfad: ollama run minicpm-v, Tag mit Suffix (:8b, :8b-2.6-q8_0, :8b-2.6-fp16), Serve dauerhaft, Chat nativ auf /api/chat. Größen stammen aus der Bibliothek, nicht aus einer eigenen VRAM-Rechnung. Kein Ranking, keine Preise.