MiniMax-M2.5 calculadora TPS

Abre pesos MiniMax 229B parámetros February 2026

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

17 tarjetas que pueden ejecutarlo

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-M2.5?

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
12 February 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
Code generation, System control, Search, Language modeling/generation, Question answering

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

HF lists 229B params 10B active parameters

Datos de entrenamiento
tokens

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 (unrestricted)
Código de entrenamiento
Unreleased

License is modified MIT: "Our only modification is that, if the Software (or any derivative works thereof) is used for any of your commercial products or services, you shall prominently display “MiniMax M2.5” on the user interface of such product or service." Categorizing as unrestricted, since this is pretty minimal.

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
Likely

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia
MiniMax M2.5: Built for Real-World Productivity.
Última actualización
8 April 2026

Los extremos

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-M2.5 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

Lo más rápido que calculamos para ello es 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-M2.5 fue publicado por MiniMax, en el país registrado como China, durante February 2026. La organización editora está clasificada como industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de code generation, System control, Search, Language modeling/generation, Question answering.

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

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 12.8 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 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.

La memoria aquí se estima a partir del tamaño en lugar de calcularse a partir de la arquitectura, que no se registra para este modelo — los números son indicativos en lugar de exactos.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para MiniMax-M2.5

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..

  1. 01

    Lee la cifra de MEMORIA primero

    Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de MiniMax-M2.5, 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.

  2. 02

    Ajusta el contexto a tu uso actual

    Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para MiniMax-M2.5.

  3. 03

    Decide cuánto compresión aceptarás

    La compresión es lo que hace que un modelo quepa en tarjetas más pequeñas, a costa de cierta precisión., 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.

  4. 04

    Compara tokens por segundo, no especificaciones

    La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. MiniMax-M2.5. 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

  5. 05

    Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

    Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de MiniMax-M2.5. 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.

  6. 06

    Abre la tarjeta que has elegido.

    Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para MiniMax-M2.5.

Respuestas

MiniMax-M2.5 — preguntas comunes

01

MiniMax-M2.5— ¿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.

02

MiniMax-M2.5— ¿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.

03

MiniMax-M2.5— ¿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.

04

MiniMax-M2.5— ¿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.

05

MiniMax-M2.5— ¿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.

06

MiniMax-M2.5— ¿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.

07

MiniMax-M2.5— ¿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.

08

MiniMax-M2.5— ¿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.

09

MiniMax-M2.5— ¿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.

10

MiniMax-M2.5— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 229B. HF lists 229B params 10B active parameters. 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.

11

MiniMax-M2.5— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por MiniMax, basado en China, una organización categorizada como industry.

12

MiniMax-M2.5— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en February 2026.

13

MiniMax-M2.5— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de code generation, System control, Search, Language modeling/generation, Question answering. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 8 April 2026

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

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