MiniMax-M2 calculateur TPS

Ouvrir les poids MiniMax 229B paramètres October 2025

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

17 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Radeon Instinct MI250

128 GB · Q3_K_M · 12.8 tok/s

Carte la plus rapide

B200

34.2 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter MiniMax-M2?

Définir les entrées, lire la réponse

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

17 cartes correspondent

Calcul en cours
Besoin Quantification Convient
34.2 tok/s

20–55 · faible confiance

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 139.2 GB Q4_K_M À l'étroit
25.5 tok/s

15–41 · faible confiance

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 112.6 GB Q3_K_M À l'étroit
22.2 tok/s

13–36 · faible confiance

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 125.9 GB IQ4_XS À l'étroit
22.2 tok/s

13–36 · faible confiance

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 125.9 GB IQ4_XS À l'étroit
20.7 tok/s

12–33 · faible confiance

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 112.6 GB Q3_K_M À l'étroit
14.8 tok/s

9–24 · faible confiance

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 245.9 GB Q8_0 À l'étroit
13.7 tok/s

8–22 · faible confiance

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 165.9 GB Q5_K_M À l'étroit
13.7 tok/s

8–22 · faible confiance

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 165.9 GB Q5_K_M À l'étroit
12.8 tok/s

8–20 · faible confiance

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 112.6 GB Q3_K_M À l'étroit
12.8 tok/s

8–20 · faible confiance

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 112.6 GB Q3_K_M À l'étroit
12.6 tok/s

8–20 · faible confiance

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 192.6 GB Q6_K À l'étroit
11.8 tok/s

7–19 · faible confiance

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 245.9 GB Q8_0 À l'étroit
11.8 tok/s

7–19 · faible confiance

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 245.9 GB Q8_0 À l'étroit
10.6 tok/s

6–17 · faible confiance

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 112.6 GB Q3_K_M À l'étroit
10.4 tok/s

6–17 · faible confiance

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 112.6 GB Q3_K_M À l'étroit
1.4 tok/s

1–2 · faible confiance

GB10 NVIDIA 128 GB 273 GB/s Oct 2025 112.6 GB Q3_K_M À l'étroit
1.4 tok/s

1–2 · faible confiance

Jetson T5000 NVIDIA 128 GB 273 GB/s Aug 2025 112.6 GB Q3_K_M À l'étroit

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation
MiniMax
Type d'organisation
Industry
Pays
China
Publié
27 October 2025

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Language
Tâche
Code generation, System control, Search, Language modeling/generation, Question answering

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres
229B

"maintaining activations around 10B" safetensors: 229B params

Données d'entraînement
tokens

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids
Open — downloadable
Accès au modèle
Open weights (unrestricted)
Code d'entraînement
Unreleased

MIT license https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2

Hugging Face
MiniMaxAI

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Pourquoi c'est suivi
Discretionary

high performing open source model

Confiance d'enregistrement
Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
MiniMax M2 & Agent: Ingenious in Simplicity
Dernière mise à jour
11 February 2026

Les extrêmes

Ce que les chiffres signifient

Exigences matérielles en pratique

Carte minimale

Radeon Instinct MI250

Mémoire requise

112.6 GB

Le plus rapide

34.2 tok/s

MiniMax-M2 atteint un nombre de paramètres de 229B. Cela dépasse ce que peut contenir une seule carte graphique. L'exécuter signifie soit le répartir entre plusieurs cartes, soit louer du matériel conçu pour cela, et chaque carte capable de le contenir seule est une pièce de datacenter. Le nombre qui peut : 17.

Le point d'entrée est Radeon Instinct MI250, avec une capacité de mémoire de 128 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 12.8 tokens par seconde

À l'autre extrémité se trouve B200, générant à peu près 34.2 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

D'où cela vient-il

MiniMax-M2 a été publié par MiniMax, dans le pays enregistré comme China, durant October 2025. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de code generation, System control, Search, Language modeling/generation, Question answering.

Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation MiniMaxAI.

Comprendre les vitesses

Au milieu de la gamme, toutes les cartes capables de l'exécuter se situent à 12.8 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 15 d'eux

Chaque poids participe à chaque jeton ici, donc la bande passante est toute l'histoire : le classement ci-dessous est effectivement un classement du débit de mémoire.

Son architecture interne n'est pas dans notre base de données, donc la mémoire est approximée à partir du nombre de paramètres et marquée en conséquence. Attendez-vous à ce que la véritable valeur diffère, surtout pour un long CONTEXT LENGTH.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. discretionary.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour MiniMax-M2

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

  1. 01

    Commencez par la colonne mémoire

    La table répertorie chaque carte capable de supporter MiniMax-M2, ayant besoin d'environ 112.6 GB à une compression de Q3_K_M. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.

  2. 02

    Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

    Les conversations plus longues coûtent de la MÉMOIRE en plus de ce dont les POIDS ont besoin. Déplacez le curseur à votre longueur de travail réelle avant de faire confiance à une ligne pour MiniMax-M2.

  3. 03

    Définir un seuil de qualité

    La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.

  4. 04

    Trier par vitesse

    Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour MiniMax-M2. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 34.2 tok/s

  5. 05

    Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

    Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de MiniMax-M2. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.

  6. 06

    Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

    Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de MiniMax-M2.

Réponses

MiniMax-M2 — questions courantes

01

MiniMax-M2— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de code generation, System control, Search, Language modeling/generation, Question answering. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

02

MiniMax-M2— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation MiniMaxAI. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

03

MiniMax-M2— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 52.8 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

04

MiniMax-M2— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 17. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

05

MiniMax-M2— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 6. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

06

MiniMax-M2— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Chaque chiffre est dérivé de la bande passante de la mémoire et de la taille du modèle, non vérifié par des tests, c'est pourquoi chacun est publié sous forme d'une plage plutôt que d'un nombre unique. Un exemple : 20–55 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

07

MiniMax-M2— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Radeon Instinct MI250, avec une capacité de mémoire de 128 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 112.6 GB, et produit environ 12.8 tous les GPU capables de l'exécuter en total 17.

08

MiniMax-M2— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 34.2 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 15.

09

MiniMax-M2— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 112.6 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

10

MiniMax-M2— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

11

MiniMax-M2— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 229B. "maintaining activations around 10B" safetensors: 229B params. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

12

MiniMax-M2— qui l'a créé ?

Il a été publié par MiniMax, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.

13

MiniMax-M2— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans October 2025.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 11 February 2026

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.