MiMo-V2.5-Pro calcolatore TPS
Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..
Calcolato per questo modello
818 schede per cui abbiamo specifiche
Quali GPU possono eseguire MiMo-V2.5-Pro?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..
0 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
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Nessuna scheda nel nostro catalogo può eseguire questo modello con queste impostazioni.. |
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Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Xiaomi Corp
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 23 April 2026
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling/generation, Question answering
- Formato numerico
- FP8
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 1T
- Dati di addestramento
- 27,000,000,000,000 tokens
"MiMo-V2.5-Pro is a 1.02T-parameter Mixture-of-Experts model with 42B active parameters, "
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 6.8 × 10²⁴ FLOP
6 FLOPS/token/active parameter * 27e12 tokens * 42e9 active parameters = 6.804E24 FLOP
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (unrestricted)
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Discretionary
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Xiaomi MiMo-V2.5-Pro
- Ultimo aggiornamento
- 19 June 2026
Cosa significano i numeri
Cosa ti serve per eseguirlo
MiMo-V2.5-Pro raggiunge un conteggio di parametri di 1T. Questo è oltre ciò che qualsiasi singola scheda grafica può contenere. Eseguire questo significa o suddividerlo tra più schede o noleggiare hardware progettato per il lavoro, e ogni scheda in grado di contenerlo da sola è un componente da datacenter. Il numero che può: 0.
Sfondo
MiMo-V2.5-Pro è stato pubblicato da Xiaomi Corp, nel paese registrato come China, durante April 2026. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering.
I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere.
Come è stato addestrato
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 6.8 × 10²⁴ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 27,000,000,000,000 token di testo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: discretionary.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per MiMo-V2.5-Pro
La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..
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01
Leggi prima il numero di VRAM
Ogni card qui è stata controllata contro MiMo-V2.5-Pro. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
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02
Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale
Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. MiMo-V2.5-Pro.
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03
Decidi quanto spazio di compressione accetterai
La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa.. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
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04
Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.
Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per MiMo-V2.5-Pro. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria.
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05
Leggi l'ultima colonna di fit
Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di MiMo-V2.5-Pro. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
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06
Apri la scheda su cui ti sei deciso.
Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su MiMo-V2.5-Pro.
Risposte
MiMo-V2.5-Pro — domande comuni
MiMo-V2.5-Pro— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?
Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 287.1 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
MiMo-V2.5-Pro— due GPU lo farebbero andare più veloce?
Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 0. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
MiMo-V2.5-Pro— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
MiMo-V2.5-Pro— quanto sono accurate queste stime di velocità?
Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: la gamma sotto ogni cifra. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.
MiMo-V2.5-Pro— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
MiMo-V2.5-Pro— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1T. "MiMo-V2.5-Pro is a 1.02T-parameter Mixture-of-Experts model with 42B active parameters, ". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
MiMo-V2.5-Pro— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Xiaomi Corp, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
MiMo-V2.5-Pro— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 2026.
MiMo-V2.5-Pro— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
MiMo-V2.5-Pro— Dove posso scaricarlo?
I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.
MiMo-V2.5-Pro— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 6.8 × 10²⁴ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.