MiniMax-M2 TPS-rekenmachine

Open gewichten MiniMax 229B parameters October 2025

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

17 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Radeon Instinct MI250

128 GB · Q3_K_M · 12.8 tok/s

Snelste kaart

B200

34.2 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien MiniMax-M2?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

17 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
34.2 tok/s 20–55 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	139.2 GB	Q4_K_M	Krap
25.5 tok/s 15–41 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	112.6 GB	Q3_K_M	Krap
22.2 tok/s 13–36 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	125.9 GB	IQ4_XS	Krap
22.2 tok/s 13–36 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	125.9 GB	IQ4_XS	Krap
20.7 tok/s 12–33 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	112.6 GB	Q3_K_M	Krap
14.8 tok/s 9–24 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	245.9 GB	Q8_0	Krap
13.7 tok/s 8–22 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	165.9 GB	Q5_K_M	Krap
13.7 tok/s 8–22 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	165.9 GB	Q5_K_M	Krap
12.8 tok/s 8–20 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	112.6 GB	Q3_K_M	Krap
12.8 tok/s 8–20 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	112.6 GB	Q3_K_M	Krap
12.6 tok/s 8–20 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	192.6 GB	Q6_K	Krap
11.8 tok/s 7–19 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	245.9 GB	Q8_0	Krap
11.8 tok/s 7–19 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	245.9 GB	Q8_0	Krap
10.6 tok/s 6–17 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	112.6 GB	Q3_K_M	Krap
10.4 tok/s 6–17 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	112.6 GB	Q3_K_M	Krap
1.4 tok/s 1–2 · lage vertrouwen	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	112.6 GB	Q3_K_M	Krap
1.4 tok/s 1–2 · lage vertrouwen	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	112.6 GB	Q3_K_M	Krap

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: MiniMax
Organisatietype: Industry
Land: China
Gepubliceerd: 27 October 2025

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Language
Taak: Code generation, System control, Search, Language modeling/generation, Question answering

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 229B
Training gegevens: tokens

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (unrestricted)
Training code: Unreleased
Hugging Face: MiniMaxAI

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Waarom het wordt gevolgd: Discretionary
Record vertrouwen: Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: MiniMax M2 & Agent: Ingenious in Simplicity
Laatst bijgewerkt: 11 February 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien MiniMax-M2

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien MiniMax-M2

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Hardwarevereisten in de praktijk

Minimum kaart

Radeon Instinct MI250

Geheugen nodig

112.6 GB

Snelste

34.2 tok/s

MiniMax-M2 bereikt een parameter telling van 229B. Dat is meer dan wat enige enkele grafische kaart bevat. Het draaien ervan betekent ofwel het splitsen over meerdere kaarten of het huren van hardware die voor de klus is gebouwd, en elke kaart die het alleen kan vasthouden, is een datacenteronderdeel. Het aantal dat kan: 17.

Het toegangspunt is Radeon Instinct MI250, met een geheugen capaciteit van 128 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 12.8 tokens per seconde

Aan de andere kant zit B200, genereren ongeveer 34.2 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Waar het vandaan kwam

MiniMax-M2 werd gepubliceerd door MiniMax, in het land geregistreerd als China, tijdens October 2025. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van code generation, System control, Search, Language modeling/generation, Question answering.

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie MiniMaxAI.

Begrijpen van de snelheden

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 12.8 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 15 van hen

Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.

De interne architectuur is niet gedocumenteerd, dus het geheugen wordt geschat op basis van het aantal parameters en dienovereenkomstig gemarkeerd. Verwacht dat de werkelijke waarde verschilt, vooral bij lange context.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: discretionary.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor MiniMax-M2

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Begin vanuit de geheugen kolom

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. MiniMax-M2, ongeveer nodig 112.6 GB bij een compressie van Q3_K_M. Geen hoeveelheid verwerkingskracht compenseert een kaart die het niet kan vasthouden.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor MiniMax-M2.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

De kwantisatiekolom varieert per CARD, omdat een grotere CARD een nauwkeuriger kopie vasthoudt., bereiken van een compressie van Q3_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Sorteer op snelheid

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor MiniMax-M2. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 34.2 tok/s
05

Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van MiniMax-M2. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Open de kaart die je hebt gekozen.

Elke kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast MiniMax-M2.

Antwoorden

MiniMax-M2 — veelgestelde vragen

MiniMax-M2— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van code generation, System control, Search, Language modeling/generation, Question answering. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.

MiniMax-M2— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie MiniMaxAI. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

MiniMax-M2— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Het kan worden opgesplitst tussen de GPU-kaart en systeemgeheugen, maar het genereert op die manier pijnlijk traag. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 52.8 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

MiniMax-M2— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 17. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

MiniMax-M2— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Elke kaart wordt weergegeven met de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan bevatten. Het aantal verschillende compressieniveaus op de kaarten die het kunnen houden: 6. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

MiniMax-M2— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Elke waarde is afgeleid van het geheugenbandbreedte en de modelgrootte, niet geverifieerd, wat de reden is dat elke waarde als een bereik in plaats van een enkel getal wordt gepubliceerd. Eén voorbeeld: 20–55 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

MiniMax-M2— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Radeon Instinct MI250, met een geheugen capaciteit van 128 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 112.6 GB, en produceert ongeveer 12.8 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 17.

MiniMax-M2— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 34.2 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 15.

MiniMax-M2— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 112.6 GB bij een compressie van Q3_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

MiniMax-M2— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

MiniMax-M2— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 229B. "maintaining activations around 10B" safetensors: 229B params. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

MiniMax-M2— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door MiniMax, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.

MiniMax-M2— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in October 2025.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 11 February 2026

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen