MiniMax-Text-01 TPS-rekenmachine
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
818 kaarten die we hebben specificaties voor
Kleinste kaart die past
Radeon Instinct MI325X
256 GB · Q3_K_M · 11.7 tok/s
Snelste kaart
B300
18.3 tok/s · 288 GB
Welke GPU's kunnen draaien MiniMax-Text-01?
Stel de invoer in, lees het antwoord
Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..
Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.
4 kaarten passen
Berekenen| Heeft | Kwantificatie | Past | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
18.3
tok/s
11–29 · lage vertrouwen |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 250.0 GB | IQ4_XS | Krap |
|
14.6
tok/s
9–23 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 250.0 GB | IQ4_XS | Krap |
|
14.6
tok/s
9–23 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 250.0 GB | IQ4_XS | Krap |
|
11.7
tok/s
7–19 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 223.5 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
- 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…
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- 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
- 456B
- Training gegevens
- 7,200,000,000,000 tokens
- Batchgrootte
- 128,000,000
Total Parameters: 456B Activated Parameters per Token: 45.9B Number Layers: 80 Hybrid Attention: a softmax attention is positioned after every 7 lightning attention. Number of attention heads: 64 Attention head dimension: 128 Mixture of Experts: Number of experts: 32 Expert hidden dimension: 9216 Top-2 routing strategy Positional Encoding: Rotary Position Embedding (RoPE) applied to half of the attention head dimension with a base frequency of 10,000,000 Hidden Size: 6144 Vocab Size: 200,064
7.2T tokens
1.28e8
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 3.1 × 10²⁴ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 45.9 * 10^9 activated parameters * 1.1408e+13 tokens = 3.1417632e+24 FLOP "Likely" confidence because the model is MoE (formula might not be that accurate) data trained on is 1.1408e+13 = ((16 million * 500)+7.2 trillion + 3.2 trillion + 1 trillion)
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA H800 SXM5
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 (restricted use)
- Training code
- Unreleased
- Hugging Face
- MiniMaxAI
https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Text-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
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.
- Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP
- Yes
- Record vertrouwen
- Likely
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention
- Laatst bijgewerkt
- 10 March 2026
De extremen
De tien snelste GPU's die draaien MiniMax-Text-01
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-Text-01
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
Wat je nodig hebt om het te draaien
Minimum kaart
Radeon Instinct MI325X
Geheugen nodig
223.5 GB
Snelste
18.3 tok/s
MiniMax-Text-01 bereikt een parameter telling van 456B. 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: 4.
De minste hardware die werkt is Radeon Instinct MI325X, met een geheugen capaciteit van 256 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 11.7 tokens per seconde
De snelste resultaten komen van B300, genereren ongeveer 18.3 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.
Wat dit model is
MiniMax-Text-01 werd gepubliceerd door MiniMax, in het land geregistreerd als China, tijdens January 2025. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Question answering.
Gepubliceerde gewichten betekenen dat het model op jouw machine draait in plaats van op die van iemand anders, wat de hardwarevraag hieronder op enige manier beantwoordbaar maakt. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie MiniMaxAI.
Wat bepaalt de snelheid
Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 14.6 tokens per seconde. 4 van hen
Doordat het dicht is, leest het alles per token, wat de reden is waarom de volgorde op snelheid hieronder zo nauwkeurig de volgorde op geheugendebandbreedte volgt.
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.
Hoe het getraind werd
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 3.1 × 10²⁴ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA H800 SXM5. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Training verbruikte een corpus van ongeveer 7,200,000,000,000 tekstokens
Stap voor stap
Hoe een GPU te kiezen voor MiniMax-Text-01
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
Controleer wat het nodig heeft voordat iets anders.
Elke kaart hier is gecontroleerd op MiniMax-Text-01, ongeveer nodig 223.5 GB bij een compressie van Q3_K_M. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
-
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-Text-01.
-
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
De snelheid volgorde is effectief een volgorde op basis van GPU VRAM. MiniMax-Text-01. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B300, bij 18.3 tok/s
-
05
Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt
Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van MiniMax-Text-01. 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 kaartnaam linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening door het hele modelcatalogus uitvoert. Een kaart wordt meestal gekocht voor meer dan één model, dus het is de moeite waard om te kijken voordat je koopt voor MiniMax-Text-01.
Antwoorden
MiniMax-Text-01 — veelgestelde vragen
MiniMax-Text-01— 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: 2. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.
MiniMax-Text-01— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?
Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 11–29 tok/s op B300. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.
MiniMax-Text-01— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Radeon Instinct MI325X, met een geheugen capaciteit van 256 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 223.5 GB, en produceert ongeveer 11.7 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 4.
MiniMax-Text-01— hoe snel is het op een GPU?
Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B300, ongeveer 18.3 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: 4.
MiniMax-Text-01— hoeveel VRAM heeft het nodig?
Het heeft ongeveer 223.5 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-Text-01— 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-Text-01— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 456B. Total Parameters: 456B Activated Parameters per Token: 45.9B Number Layers: 80 Hybrid Attention: a softmax attention is positioned after every 7 lightning attention. Number of attention heads: 64 Attention head dimension: 128 Mixture of Experts: Number of experts: 32 Expert hidden dimension: 9216 Top-2 routing strategy Positional Encoding: Rotary Position Embedding (RoPE) applied to half of the attention head dimension with a base frequency of 10,000,000 Hidden Size: 6144 Vocab Size: 200,064. 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-Text-01— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door MiniMax, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.
MiniMax-Text-01— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in January 2025.
MiniMax-Text-01— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Question answering. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
MiniMax-Text-01— 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-Text-01— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 3.1 × 10²⁴ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA H800 SXM5. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
MiniMax-Text-01— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?
Gedeeltelijk. Layers die niet passen, bevinden zich in system memory en draaien met een fractie van de snelheid, dus een grotendeels gedeactiveerd model is zelden de moeite waard om te gebruiken. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 103.8 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.
MiniMax-Text-01— Zouden twee GPU's het sneller draaien?
Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 4. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.
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.