MiniMax-M2.7 TPS-Rechner
Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..
Für dieses Modell berechnet
818 Karten, für die wir Spezifikationen haben
Kleinste Karte, die passt
Radeon Instinct MI250
128 GB · Q3_K_M · 12.8 tok/s
Schnellste Karte
B200
34.2 tok/s · 180 GB
Welche GPUs können laufen MiniMax-M2.7?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..
Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..
17 Karten passen
Berechnung| Braucht | Quantisierung | Passend | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
34.2
tok/s
20–55 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 139.2 GB | Q4_K_M | knapp |
|
25.5
tok/s
15–41 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 112.6 GB | Q3_K_M | knapp |
|
22.2
tok/s
13–36 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 125.9 GB | IQ4_XS | knapp |
|
22.2
tok/s
13–36 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 125.9 GB | IQ4_XS | knapp |
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20.7
tok/s
12–33 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 112.6 GB | Q3_K_M | knapp |
|
14.8
tok/s
9–24 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 245.9 GB | Q8_0 | knapp |
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13.7
tok/s
8–22 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 165.9 GB | Q5_K_M | knapp |
|
13.7
tok/s
8–22 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 165.9 GB | Q5_K_M | knapp |
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12.8
tok/s
8–20 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 112.6 GB | Q3_K_M | knapp |
|
12.8
tok/s
8–20 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 112.6 GB | Q3_K_M | knapp |
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12.6
tok/s
8–20 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 192.6 GB | Q6_K | knapp |
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11.8
tok/s
7–19 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 245.9 GB | Q8_0 | knapp |
|
11.8
tok/s
7–19 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 245.9 GB | Q8_0 | knapp |
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10.6
tok/s
6–17 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 112.6 GB | Q3_K_M | knapp |
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10.4
tok/s
6–17 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 112.6 GB | Q3_K_M | knapp |
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1.4
tok/s
1–2 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GB10 NVIDIA | 128 GB | 273 GB/s | Oct 2025 | 112.6 GB | Q3_K_M | knapp |
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1.4
tok/s
1–2 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Jetson T5000 NVIDIA | 128 GB | 273 GB/s | Aug 2025 | 112.6 GB | Q3_K_M | knapp |
Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- MiniMax
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 18 March 2026
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 229B
- Trainingsdaten
- tokens
Per HuggingFace page: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (non-commercial)
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- MiniMax M2.7: Early Echoes of Self-Evolution
- Zuletzt aktualisiert
- 21 July 2026
Die Extreme
Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. MiniMax-M2.7
Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..
- 01 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q4_K_M 34.2 tok/s
- 02 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q3_K_M 25.5 tok/s
- 03 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · IQ4_XS 22.2 tok/s
- 04 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · IQ4_XS 22.2 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q3_K_M 20.7 tok/s
- 06 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 14.8 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q5_K_M 13.7 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI308X 192 GB · 5,325 GB/s · Q5_K_M 13.7 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI250 128 GB · 3,280 GB/s · Q3_K_M 12.8 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI250X 128 GB · 3,280 GB/s · Q3_K_M 12.8 tok/s
Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen MiniMax-M2.7
Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..
- 01 GB10 128 GB · Braucht 112.6 GB · Q3_K_M · knapp 1.4 tok/s
- 02 Jetson T5000 128 GB · Braucht 112.6 GB · Q3_K_M · knapp 1.4 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI300A 128 GB · Braucht 112.6 GB · Q3_K_M · knapp 20.7 tok/s
- 04 Data Center GPU Max 1550 128 GB · Braucht 112.6 GB · Q3_K_M · knapp 10.6 tok/s
- 05 Data Center GPU Max Subsystem 128 GB · Braucht 112.6 GB · Q3_K_M · knapp 10.4 tok/s
- 06 Radeon Instinct MI300 128 GB · Braucht 112.6 GB · Q3_K_M · knapp 25.5 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI250 128 GB · Braucht 112.6 GB · Q3_K_M · knapp 12.8 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI250X 128 GB · Braucht 112.6 GB · Q3_K_M · knapp 12.8 tok/s
- 09 H200 NVL 141 GB · Braucht 125.9 GB · IQ4_XS · knapp 22.2 tok/s
- 10 H200 SXM 141 GB 141 GB · Braucht 125.9 GB · IQ4_XS · knapp 22.2 tok/s
Was die Zahlen bedeuten
Hardware-Anforderungen in der Praxis
Minimale Karte
Radeon Instinct MI250
Benötigter Speicher
112.6 GB
Schnellste
34.2 tok/s
MiniMax-M2.7 erreicht eine Parameteranzahl von 229B. Das übersteigt, was eine einzelne GPU-Karte hält. Es auszuführen bedeutet, entweder auf mehrere Karten aufzuteilen oder Hardware zu mieten, die für die Aufgabe gebaut ist, und jede Karte, die es alleine halten kann, ist ein Datacenter-Teil. Die Anzahl, die es kann: 17.
Der Einstiegspunkt ist Radeon Instinct MI250, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 128 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 12.8 Token pro Sekunde
Das schnellste Ergebnis kommt von B200, generieren ungefähr 34.2 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.
Hintergrund
MiniMax-M2.7 wurde veröffentlicht von MiniMax, im Land aufgezeichnet als China, während March 2026. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation.
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann.
Die Durchsatzwerte lesen
Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 12.8 Token pro Sekunde. 15 von ihnen
Da es dicht ist, liest es sich selbst pro Token, weshalb die Anordnung nach Geschwindigkeit unten so eng der Anordnung nach Speicherbandbreite folgt.
Ohne das Attention-Layout in der Datei ist die Speicher-Spalte eine Annäherung. Sie ist nah genug, um Hardware auszuwählen, und am wenigsten zuverlässig bei langem CONTEXT.
Schritt für Schritt
Wie wählt man eine GPU für MiniMax-M2.7
Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..
-
01
Beginnen Sie mit der Speicher-Spalte
Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten MiniMax-M2.7, benötigt ungefähr 112.6 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
-
02
Setzen Sie die CONTEXT LENGTH, an der Sie arbeiten werden.
Das Gespräch belegt ebenfalls Speicher und wächst, während es fortschreitet. Stellen Sie den Regler auf die Länge ein, die Sie erwarten, denn bei langem CONTEXT kann eine KARTE, die kurze Fragen mühelos verarbeitet, entfernt werden. MiniMax-M2.7.
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03
Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.
Die Quantisierungs-Spalte variiert nach Karte, da eine größere Karte eine genauere Kopie hält., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
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04
Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen
Nach Geschwindigkeit sortieren, um zu sehen, wie die CARDS eingestuft sind für MiniMax-M2.7. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 34.2 tok/s
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05
Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.
Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von MiniMax-M2.7. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
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06
Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite
Das Folgen einer Karte zu ihrer eigenen Seite zeigt jedes andere Modell, das sie halten kann, was die Frage ist, die folgt, sobald Sie sich festgelegt haben. MiniMax-M2.7.
Antworten
MiniMax-M2.7 — Häufige Fragen
MiniMax-M2.7— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
MiniMax-M2.7— Wo kann ich es herunterladen?
Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.
MiniMax-M2.7— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?
Es kann zwischen der GPU-Karte und dem Systemspeicher aufgeteilt werden, aber es wird auf diese Weise schmerzhaft langsam erzeugt. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 52.8 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.
MiniMax-M2.7— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?
Zwei Karten kaufen Speicher statt Geschwindigkeit, was nur wichtig ist, wenn eine Karte es nicht halten kann. Die Anzahl, die es kann: 17. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.
MiniMax-M2.7— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?
Jede Karte wird mit der am wenigsten komprimierten Kopie angezeigt, die sie halten kann. Die Anzahl der verschiedenen Komprimierungsstufen über die Karten, die sie passen: 6. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.
MiniMax-M2.7— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?
Jede Zahl leitet sich von VRAM-Bandbreite und Modellgröße ab, nicht benchmarked, weshalb jede als Bereich und nicht als einzelne Zahl veröffentlicht wird. Ein Beispiel: 20–55 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.
MiniMax-M2.7— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Radeon Instinct MI250, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 128 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 112.6 GB, und produziert ungefähr 12.8 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 17.
MiniMax-M2.7— wie schnell ist es auf einer GPU?
Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 34.2 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 15.
MiniMax-M2.7— Wie viel VRAM benötigt es?
Es benötigt etwa 112.6 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.
MiniMax-M2.7— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
MiniMax-M2.7— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 229B. Per HuggingFace page: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
MiniMax-M2.7— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von MiniMax, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
MiniMax-M2.7— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2026.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.