MiniMax-Text-01 TPS kalkulátor
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
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-Text-01?
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
- 14 January 2025
- Autoři
- MiniMax, Aonian Li, Bangwei Gong, Bo Yang, Boji Shan, Chang Liu, Cheng Zhu, Chunhao Zhang, Congchao Guo, Da Chen, Dong Li, Enwei Jiao, Gengxin Li, Guojun Zhang, Haohai Sun, Houze Dong, Jiadai Zhu, Jiaqi Zhuang, Jiayuan Song, Jin Zhu, Jingtao Han, Jingyang Li, Junbin Xie, Junhao Xu, Junjie Yan, Kaishun Zhang, Kecheng Xiao, Kexi Kang, Le Han, Leyang Wang, Lianfei Yu, Liheng Feng, Lin Zheng, Linbo Ch…
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation, Question answering
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 456B
- Výcviková data
- 7,200,000,000,000 tokens
- Velikost dávky
- 128,000,000
Total Parameters: 456B Activated Parameters per Token: 45.9B Number Layers: 80 Hybrid Attention: a softmax attention is positioned after every 7 lightning attention. Number of attention heads: 64 Attention head dimension: 128 Mixture of Experts: Number of experts: 32 Expert hidden dimension: 9216 Top-2 routing strategy Positional Encoding: Rotary Position Embedding (RoPE) applied to half of the attention head dimension with a base frequency of 10,000,000 Hidden Size: 6144 Vocab Size: 200,064
7.2T tokens
1.28e8
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
- 3.1 × 10²⁴ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 45.9 * 10^9 activated parameters * 1.1408e+13 tokens = 3.1417632e+24 FLOP "Likely" confidence because the model is MoE (formula might not be that accurate) data trained on is 1.1408e+13 = ((16 million * 500)+7.2 trillion + 3.2 trillion + 1 trillion)
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 (restricted use)
- Tréninkový kód
- Unreleased
- Hugging Face
- MiniMaxAI
https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Text-01 "MiniMax may terminate this Agreement if you are in breach of any term or condition of this Agreement." code seems to be just inference code: https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-01
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Pravděpodobně nad 10²³ FLOP
- Yes
- Záznam důvěry
- Likely
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention
- Nap poslední aktualizace
- 10 March 2026
Extrémy
Deset nejrychlejších GPU, které běží MiniMax-Text-01
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..
Nejmenší GPU, které ještě běží MiniMax-Text-01
Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..
- 01 Radeon Instinct MI325X 256 GB · Potřebuje 223.5 GB · Q3_K_M · Těsný 11.7 tok/s
- 02 B300 288 GB · Potřebuje 250.0 GB · IQ4_XS · Těsný 18.3 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · Potřebuje 250.0 GB · IQ4_XS · Těsný 14.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · Potřebuje 250.0 GB · IQ4_XS · Těsný 14.6 tok/s
Co čísla znamenají
Co potřebujete k tomu, abyste to spustili
Minimum karta
Radeon Instinct MI325X
Potřeba paměti
223.5 GB
Nejrychlejší
18.3 tok/s
MiniMax-Text-01 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.
Nejmenší hardware, který funguje, je Radeon Instinct MI325X, s kapacitou VRAM 256 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 11.7 tokenů za sekundu
Nejrychlejší výsledek pochází z B300, generování přibližně 18.3 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.
Co je tento MODEL
MiniMax-Text-01 byl zveřejněn MiniMax, v zemi zaznamenané jako China, během January 2025. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering.
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 tokenů za sekundu 4 z nich
Být hustý, čte vše sám po tokenu, což je důvod, proč pořadí podle rychlosti níže úzce následuje pořadí podle šířky pásma VRAM.
Jeho vnitřní architektura není v evidenci, takže paměť je přibližně odhadnuta z počtu parametrů a označena odpovídajícím způsobem. Očekávejte, že skutečná čísla se budou lišit, zejména u dlouhého kontextu.
Jak bylo trénováno
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 3.1 × 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.
Trénink spotřeboval korpus kolem 7,200,000,000,000 tokeny textu
Krok za krokem
Jak vybrat GPU pro MiniMax-Text-01
Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.
-
01
Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.
Každá KARTA zde byla zkontrolována proti MiniMax-Text-01, potřebující kolem 223.5 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
-
02
Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat
Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro MiniMax-Text-01.
-
03
Nastavte minimální kvalitu
Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., 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.
-
04
Třídit podle rychlosti
Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro MiniMax-Text-01. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B300, na 18.3 tok/s
-
05
Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí
Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě MiniMax-Text-01. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
-
06
Otevřete kartu, na které jste se usadili.
Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. MiniMax-Text-01.
Odpovědi
MiniMax-Text-01 — běžné otázky
MiniMax-Text-01— proč se kvantizace liší mezi kartami?
Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 2. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.
MiniMax-Text-01— 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.
MiniMax-Text-01— 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.
MiniMax-Text-01— 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.
MiniMax-Text-01— 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.
MiniMax-Text-01— 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.
MiniMax-Text-01— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 456B. Total Parameters: 456B Activated Parameters per Token: 45.9B Number Layers: 80 Hybrid Attention: a softmax attention is positioned after every 7 lightning attention. Number of attention heads: 64 Attention head dimension: 128 Mixture of Experts: Number of experts: 32 Expert hidden dimension: 9216 Top-2 routing strategy Positional Encoding: Rotary Position Embedding (RoPE) applied to half of the attention head dimension with a base frequency of 10,000,000 Hidden Size: 6144 Vocab Size: 200,064. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
MiniMax-Text-01— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností MiniMax, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.
MiniMax-Text-01— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v January 2025.
MiniMax-Text-01— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
MiniMax-Text-01— 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.
MiniMax-Text-01— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 3.1 × 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.
MiniMax-Text-01— 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.
MiniMax-Text-01— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?
Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 4. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.
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.