MiniMax-VL-01 calculateur TPS
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
818 cartes dont nous détenons les spécifications pour
Carte la plus petite qui convient
Radeon Instinct MI325X
256 GB · IQ4_XS · 59.3 tok/s
Carte la plus rapide
B300
95.2 tok/s · 288 GB
Quelles GPU peuvent exécuter MiniMax-VL-01?
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..
4 cartes correspondent
Calcul en cours| Besoin | Quantification | Convient | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
95.2
tok/s
57–152 · faible confiance |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 252.1 GB | Q4_K_M | À l'étroit |
|
76.1
tok/s
46–122 · faible confiance |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 252.1 GB | Q4_K_M | À l'étroit |
|
76.1
tok/s
46–122 · faible confiance |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 252.1 GB | Q4_K_M | À l'étroit |
|
59.3
tok/s
36–95 · faible confiance |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 225.5 GB | IQ4_XS | 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
- 14 January 2025
- Auteurs
- 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…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision, Language, Multimodal
- Tâche
- Visual question answering, Language modeling/generation, Question answering
- Modèle de base
- MiniMax-Text-01
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
- 456.3B
- Données d'entraînement
- tokens
"MiniMax-VL-01 undergoes additional training with 512 billion vision-language tokens"
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 2.1 × 10²⁴ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
- Ajustement fin des calculs
- 1.4 × 10²³ FLOP
1.98288e+24 FLOP [base model compute] + 1.410048e+23 FLOP [addtional vision-language finetune compute] = 2.1238848e+24 FLOP
Assuming same amount of activated parameters (45.9 * 10^9) as for the base model: 6 FLOP / parameter / token * 45.9 * 10^9 activated parameters * 512 * 10^9 tokens = 1.410048e+23 FLOP
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA H800 SXM5
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 (restricted use)
- Code d'entraînement
- Unreleased
- Hugging Face
- MiniMaxAI
https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-VL-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
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.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Confiance d'enregistrement
- Likely
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Les extrêmes
Les dix GPU les plus rapides qui exécutent MiniMax-VL-01
Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..
Les plus petits GPU qui fonctionnent encore MiniMax-VL-01
Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..
- 01 Radeon Instinct MI325X 256 GB · Besoin 225.5 GB · IQ4_XS · À l'étroit 59.3 tok/s
- 02 B300 288 GB · Besoin 252.1 GB · Q4_K_M · À l'étroit 95.2 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · Besoin 252.1 GB · Q4_K_M · À l'étroit 76.1 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · Besoin 252.1 GB · Q4_K_M · À l'étroit 76.1 tok/s
Ce que les chiffres signifient
Le côté matériel
Carte minimale
Radeon Instinct MI325X
Mémoire requise
225.5 GB
Le plus rapide
95.2 tok/s
MiniMax-VL-01 atteint un nombre de paramètres de 456.3B. 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 : 4.
À l'extrémité inférieure, cela est géré par Radeon Instinct MI325X, avec une capacité de mémoire de 256 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 59.3 tokens par seconde
Haut de gamme est B300, générant à peu près 95.2 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.
Contexte
MiniMax-VL-01 a été publié par MiniMax, dans le pays enregistré comme China, durant January 2025. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, Language, Multimodal, et est enregistré comme exécutant la tâche de visual question answering, Language modeling/generation, Question answering.
Son point de départ était un modèle de base existant, MiniMax-Text-01. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.
Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation MiniMaxAI.
Lire les chiffres de débit
Le résultat médian est d'environ 76.1 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 4 d'eux
Le routage par mélange d'experts est la raison pour laquelle les vitesses ici semblent élevées pour le nombre de paramètres. Seule une fraction est lue par token, mais l'ensemble doit être chargé.
Sans la disposition d'attention sur fichier, la colonne de mémoire est une approximation. Elle est suffisamment proche pour choisir le matériel, et la moins fiable sur un long contexte.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 2.1 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H800 SXM5. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Étape par étape
Comment choisir un GPU pour MiniMax-VL-01
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..
-
01
Commencez par la colonne mémoire
Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de MiniMax-VL-01, ayant besoin d'environ 225.5 GB à une compression de IQ4_XS. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.
-
02
Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.
Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. MiniMax-VL-01.
-
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 IQ4_XS 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.
-
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-VL-01. 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 B300, à 95.2 tok/s
-
05
Lisez la colonne de compatibilité en dernier.
La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de MiniMax-VL-01. 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.
-
06
Vérifiez la carte de l'autre côté
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-VL-01.
Réponses
MiniMax-VL-01 — questions courantes
MiniMax-VL-01— 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.
MiniMax-VL-01— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.1 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H800 SXM5. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
MiniMax-VL-01— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?
Seulement en déchargeant, ce qui est généralement une fausse économie : la partie maintenue en mémoire système tire l'ensemble vers le bas. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 79.3 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.
MiniMax-VL-01— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?
La capacité s'additionne entre les cartes ; le débit ne le fait pas. Le nombre de cartes déjà capables de le garder par elles-mêmes : 4. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.
MiniMax-VL-01— 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 : 2. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.
MiniMax-VL-01— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?
Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : 57–152 tok/s sur B300. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.
MiniMax-VL-01— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Radeon Instinct MI325X, avec une capacité de mémoire de 256 GB. Il exécute le modèle à une compression de IQ4_XS environ 225.5 GB, et produit environ 59.3 tous les GPU capables de l'exécuter en total 4.
MiniMax-VL-01— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?
Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B300, à propos de 95.2 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 : 4.
MiniMax-VL-01— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?
Cela nécessite environ 225.5 GB à une compression de IQ4_XS, 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.
MiniMax-VL-01— 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.
MiniMax-VL-01— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 456.3B. 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.
MiniMax-VL-01— qui l'a créé ?
Il a été publié par MiniMax, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.
MiniMax-VL-01— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans January 2025.
MiniMax-VL-01— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, Language, Multimodal, et est enregistré comme gérant la tâche de visual question answering, Language modeling/generation, Question answering. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
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.