MiniMax-M2.7 calculadora TPS
Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..
Calculado para este modelo
818 tarjetas que tenemos especificaciones para
Tarjeta más pequeña que cabe
Radeon Instinct MI250
128 GB · Q3_K_M · 12.8 tok/s
Tarjeta más rápida
B200
34.2 tok/s · 180 GB
¿Qué GPU pueden ejecutar? MiniMax-M2.7?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..
Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..
17 las tarjetas coinciden
Calculando| Necesita | Cuantización | Ajustar | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
34.2
tok/s
20–55 · baja confianza |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 139.2 GB | Q4_K_M | Ajustado |
|
25.5
tok/s
15–41 · baja confianza |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 112.6 GB | Q3_K_M | Ajustado |
|
22.2
tok/s
13–36 · baja confianza |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 125.9 GB | IQ4_XS | Ajustado |
|
22.2
tok/s
13–36 · baja confianza |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 125.9 GB | IQ4_XS | Ajustado |
|
20.7
tok/s
12–33 · baja confianza |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 112.6 GB | Q3_K_M | Ajustado |
|
14.8
tok/s
9–24 · baja confianza |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 245.9 GB | Q8_0 | Ajustado |
|
13.7
tok/s
8–22 · baja confianza |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 165.9 GB | Q5_K_M | Ajustado |
|
13.7
tok/s
8–22 · baja confianza |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 165.9 GB | Q5_K_M | Ajustado |
|
12.8
tok/s
8–20 · baja confianza |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 112.6 GB | Q3_K_M | Ajustado |
|
12.8
tok/s
8–20 · baja confianza |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 112.6 GB | Q3_K_M | Ajustado |
|
12.6
tok/s
8–20 · baja confianza |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 192.6 GB | Q6_K | Ajustado |
|
11.8
tok/s
7–19 · baja confianza |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 245.9 GB | Q8_0 | Ajustado |
|
11.8
tok/s
7–19 · baja confianza |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 245.9 GB | Q8_0 | Ajustado |
|
10.6
tok/s
6–17 · baja confianza |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 112.6 GB | Q3_K_M | Ajustado |
|
10.4
tok/s
6–17 · baja confianza |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 112.6 GB | Q3_K_M | Ajustado |
|
1.4
tok/s
1–2 · baja confianza |
GB10 NVIDIA | 128 GB | 273 GB/s | Oct 2025 | 112.6 GB | Q3_K_M | Ajustado |
|
1.4
tok/s
1–2 · baja confianza |
Jetson T5000 NVIDIA | 128 GB | 273 GB/s | Aug 2025 | 112.6 GB | Q3_K_M | Ajustado |
Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- MiniMax
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- China
- Publicado
- 18 March 2026
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 229B
- Datos de entrenamiento
- tokens
Per HuggingFace page: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (non-commercial)
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- MiniMax M2.7: Early Echoes of Self-Evolution
- Última actualización
- 21 July 2026
Los extremos
Las diez GPUs más rápidas que ejecutan MiniMax-M2.7
Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..
- 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
Las GPUs más pequeñas que aún funcionan MiniMax-M2.7
La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..
- 01 GB10 128 GB · Necesita 112.6 GB · Q3_K_M · Ajustado 1.4 tok/s
- 02 Jetson T5000 128 GB · Necesita 112.6 GB · Q3_K_M · Ajustado 1.4 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI300A 128 GB · Necesita 112.6 GB · Q3_K_M · Ajustado 20.7 tok/s
- 04 Data Center GPU Max 1550 128 GB · Necesita 112.6 GB · Q3_K_M · Ajustado 10.6 tok/s
- 05 Data Center GPU Max Subsystem 128 GB · Necesita 112.6 GB · Q3_K_M · Ajustado 10.4 tok/s
- 06 Radeon Instinct MI300 128 GB · Necesita 112.6 GB · Q3_K_M · Ajustado 25.5 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI250 128 GB · Necesita 112.6 GB · Q3_K_M · Ajustado 12.8 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI250X 128 GB · Necesita 112.6 GB · Q3_K_M · Ajustado 12.8 tok/s
- 09 H200 NVL 141 GB · Necesita 125.9 GB · IQ4_XS · Ajustado 22.2 tok/s
- 10 H200 SXM 141 GB 141 GB · Necesita 125.9 GB · IQ4_XS · Ajustado 22.2 tok/s
Qué significan los números
Requisitos de hardware en la práctica
Mínima tarjeta
Radeon Instinct MI250
Memoria necesaria
112.6 GB
Más rápido
34.2 tok/s
MiniMax-M2.7 llega a un recuento de parámetros de 229B. Eso está más allá de lo que cualquier tarjeta gráfica única puede soportar. Ejecutarlo significa dividirlo entre varias tarjetas o alquilar hardware construido para el trabajo, y cada tarjeta capaz de soportarlo sola es una parte de datacenter. El número que puede: 17.
El punto de entrada es Radeon Instinct MI250, con una capacidad de memoria de 128 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 12.8 tokens por segundo
El resultado más rápido proviene de B200, generando aproximadamente 34.2 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.
Fondo
MiniMax-M2.7 fue publicado por MiniMax, en el país registrado como China, durante March 2026. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation.
Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta.
Leyendo las cifras de rendimiento
En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 12.8 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 15 de ellos.
Siendo denso, lee todo de sí mismo por token, razón por la cual el orden según velocidad a continuación sigue tan de cerca el orden por ancho de banda de memoria.
Sin el diseño de atención en nuestro archivo, la columna de memoria es una aproximación. Es lo suficientemente cercana como para elegir hardware, y menos confiable en contexto largo.
Paso a paso
Cómo elegir una GPU para MiniMax-M2.7
La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..
-
01
Comienza desde la columna de memoria
La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener MiniMax-M2.7, necesitando alrededor 112.6 GB a una compresión de Q3_K_M. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
-
02
Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.
La conversación ocupa memoria también, y crece a medida que avanza. Ajusta el controlador a la longitud que esperas, porque en un contexto largo una CARD que maneja preguntas cortas fácilmente puede no encajar. MiniMax-M2.7.
-
03
Elige cuán lejos lo comprimirás.
La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de Q3_K_M en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
-
04
Compara tokens por segundo, no especificaciones
Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por MiniMax-M2.7. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 34.2 tok/s
-
05
Mira el margen, no solo la compatibilidad.
Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de MiniMax-M2.7. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
-
06
Revisa la tarjeta del otro lado
Seguir un GPU a su propia página muestra cada otro modelo que puede contener, que es la pregunta que sigue una vez que te has decidido por. MiniMax-M2.7.
Respuestas
MiniMax-M2.7 — preguntas comunes
MiniMax-M2.7— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
MiniMax-M2.7— ¿Dónde puedo descargarlo?
Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.
MiniMax-M2.7— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?
Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 52.8 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.
MiniMax-M2.7— ¿Correrían dos GPUS más rápido?
Dos tarjetas compran memoria en lugar de velocidad, lo cual solo importa si una tarjeta no puede contenerlo. El número que puede: 17. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.
MiniMax-M2.7— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?
Cada tarjeta se muestra ejecutando la copia menos comprimida que puede contener. El número de niveles de compresión distintos entre las tarjetas que lo soportan: 6. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.
MiniMax-M2.7— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?
Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: 20–55 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.
MiniMax-M2.7— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Radeon Instinct MI250, con una capacidad de memoria de 128 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 112.6 GB, y produce aproximadamente 12.8 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 17.
MiniMax-M2.7— ¿qué tan rápido es en una GPU?
Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 34.2 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 15.
MiniMax-M2.7— ¿Cuánta VRAM necesita?
Necesita aproximadamente 112.6 GB a una compresión de Q3_K_M, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.
MiniMax-M2.7— ¿Es de código abierto?
Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.
MiniMax-M2.7— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 229B. Per HuggingFace page: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
MiniMax-M2.7— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por MiniMax, basado en China, una organización categorizada como industry.
MiniMax-M2.7— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en March 2026.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.