MiniMax-M1-80k TPS kalkulátor

Otevřít váhy MiniMax 456B parametry June 2025

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

4 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Radeon Instinct MI325X

256 GB · Q3_K_M · 11.7 tok/s

Nejrychlejší karta

B300

18.3 tok/s · 288 GB

Které GPU mohou spustit MiniMax-M1-80k?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

4 karty odpovídají

Vypočítávání
Potřebuje Kvantisace Pohodlné
18.3 tok/s

11–29 · nízká důvěra

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 250.0 GB IQ4_XS Těsný
14.6 tok/s

9–23 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 250.0 GB IQ4_XS Těsný
14.6 tok/s

9–23 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 250.0 GB IQ4_XS Těsný
11.7 tok/s

7–19 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 223.5 GB Q3_K_M Těsný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
MiniMax
Typ organizace
Industry
Země
China
Publikováno
13 June 2025
Autoři
MiniMax: Aili Chen, Aonian Li, Bangwei Gong, Binyang Jiang, Bo Fei, Bo Yang, Boji Shan, Changqing Yu, Chao Wang, Cheng Zhu, Chengjun Xiao, Chengyu Du, Chi Zhang, Chu Qiao, Chunhao Zhang, Chunhui Du, Congchao Guo, Da Chen, Deming Ding, Dianjun Sun, Dong Li, Enwei Jiao, Haigang Zhou, Haimo Zhang, Han Ding, Haohai Sun, Haoyu Feng, Huaiguang Cai, Haichao Zhu, Jian Sun, Jiaqi Zhuang, Jiaren Cai, Jiayua…

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Language
Úkol
Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning
Základní model
MiniMax-Text-01

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
456B

from the base model: Total Parameters: 456B Activated Parameters per Token: 45.9B

Výcviková data
7,500,000,000,000 tokens

7.5T tokens "To enhance the reasoning and long context capabilities of the foundation model while ensuring diversity, we continue training the MiniMax-Text-01 model with additional 7.5T tokens with optimized data quality and mixture."

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink
4.3 × 10²⁴ FLOP

1.9828799999999997e+24 FLOP [base model compute] + 2.3411262e+24 FLOP [see finetune compute notes] = 4.3240062e+24 FLOP

Ladění výpočtů
2.3 × 10²⁴ FLOP

1. Continual pre-training for 7.5T tokens: 6 FLOP / token / active parameter * 45.9 * 10^9 activated parameters * 7.5 * 10^12 tokens = 2.0655e+24 FLOP 2. RL (3 weeks on 512 H800 GPUs): 989000000000000 FLOP / GPU / sec [bf16 assumed] * 512 GPUs * 3 weeks * 168 hours / week * 3600 sec / hour * 0.3 [assimed utilization] = 2.7562623e+23 FLOP 2.0655e+24 FLOP + 2.7562623e+23 FLOP = 2.3411262e+24 FLOP *there was also SFT stage with no details provided, I assumed its compute is negligible

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware
NVIDIA H800 SXM5

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti
Open — downloadable
Přístup k modelu
Open weights (unrestricted)
Tréninkový kód
Unreleased

Apache 2.0 https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

Hugging Face
MiniMaxAI

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
MiniMax-M1: Scaling Test-Time Compute Efficiently with Lightning Attention
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží MiniMax-M1-80k

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

  1. 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · IQ4_XS 18.3 tok/s
  2. 02 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · IQ4_XS 14.6 tok/s
  3. 03 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · IQ4_XS 14.6 tok/s
  4. 04 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q3_K_M 11.7 tok/s

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

Minimum karta

Radeon Instinct MI325X

Potřeba paměti

223.5 GB

Nejrychlejší

18.3 tok/s

MiniMax-M1-80k dosahuje počtu parametrů 456B. To je nad rámec toho, co jakákoliv jednotlivá GPU karta pojme. Spuštění znamená buď rozdělení na několik karet, nebo pronájem hardwaru určeného k této práci, a každá karta schopná to unést samostatně je součástí datacentra. Počet, který může: 4.

Vstupní bod je Radeon Instinct MI325X, s kapacitou VRAM 256 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 11.7 tokenů za sekundu

Špičkový model je B300, generování přibližně 18.3 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

MiniMax-M1-80k byl zveřejněn MiniMax, v zemi zaznamenané jako China, během June 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, MiniMax-Text-01. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou. Na Hugging Face je publikováno pod organizací MiniMaxAI.

Co rozhoduje o rychlosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 14.6 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 4 z nich

Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.

Bez rozložení pozornosti v záznamu je sloupec paměti přibližný. Je dost blízko na to, aby se podle něj vybralo hardware, a je nejméně spolehlivý při dlouhém kontextu.

Jak bylo trénováno

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 4.3 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H800 SXM5. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 7,500,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro MiniMax-M1-80k

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

  1. 01

    Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

    Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na MiniMax-M1-80k, potřebující kolem 223.5 GB při kompresi Q3_K_M. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.

  2. 02

    Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

    Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. MiniMax-M1-80k.

  3. 03

    Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

    Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese Q3_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.

  4. 04

    Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

    Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. MiniMax-M1-80k. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B300, na 18.3 tok/s

  5. 05

    Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

    Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě MiniMax-M1-80k. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.

  6. 06

    Podívejte se, co dalšího ta karta spouští

    Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro MiniMax-M1-80k.

Odpovědi

MiniMax-M1-80k — běžné otázky

01

MiniMax-M1-80k— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností MiniMax, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.

02

MiniMax-M1-80k— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v June 2025.

03

MiniMax-M1-80k— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

04

MiniMax-M1-80k— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací MiniMaxAI. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

05

MiniMax-M1-80k— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 4.3 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H800 SXM5. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

06

MiniMax-M1-80k— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 103.8 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

07

MiniMax-M1-80k— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 4. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

08

MiniMax-M1-80k— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 2. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

09

MiniMax-M1-80k— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 11–29 tok/s na B300. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

10

MiniMax-M1-80k— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Radeon Instinct MI325X, s kapacitou VRAM 256 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 223.5 GB, a produkuje přibližně 11.7 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 4.

11

MiniMax-M1-80k— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B300, přibližně 18.3 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 4.

12

MiniMax-M1-80k— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 223.5 GB při kompresi Q3_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

13

MiniMax-M1-80k— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

14

MiniMax-M1-80k— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 456B. from the base model: Total Parameters: 456B Activated Parameters per Token: 45.9B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.