MiniMax-M2 kalkulator TPS

Otwórz wagi MiniMax 229B parametry October 2025

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

17 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Radeon Instinct MI250

128 GB · Q3_K_M · 12.8 tok/s

Najszybsza karta

B200

34.2 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić MiniMax-M2?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

17 karty pasują

Obliczanie
potrzeby Kwantyzacja Pasuje
34.2 tok/s

20–55 · niska pewność

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 139.2 GB Q4_K_M Wąski
25.5 tok/s

15–41 · niska pewność

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 112.6 GB Q3_K_M Wąski
22.2 tok/s

13–36 · niska pewność

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 125.9 GB IQ4_XS Wąski
22.2 tok/s

13–36 · niska pewność

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 125.9 GB IQ4_XS Wąski
20.7 tok/s

12–33 · niska pewność

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 112.6 GB Q3_K_M Wąski
14.8 tok/s

9–24 · niska pewność

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 245.9 GB Q8_0 Wąski
13.7 tok/s

8–22 · niska pewność

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 165.9 GB Q5_K_M Wąski
13.7 tok/s

8–22 · niska pewność

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 165.9 GB Q5_K_M Wąski
12.8 tok/s

8–20 · niska pewność

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 112.6 GB Q3_K_M Wąski
12.8 tok/s

8–20 · niska pewność

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 112.6 GB Q3_K_M Wąski
12.6 tok/s

8–20 · niska pewność

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 192.6 GB Q6_K Wąski
11.8 tok/s

7–19 · niska pewność

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 245.9 GB Q8_0 Wąski
11.8 tok/s

7–19 · niska pewność

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 245.9 GB Q8_0 Wąski
10.6 tok/s

6–17 · niska pewność

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 112.6 GB Q3_K_M Wąski
10.4 tok/s

6–17 · niska pewność

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 112.6 GB Q3_K_M Wąski
1.4 tok/s

1–2 · niska pewność

GB10 NVIDIA 128 GB 273 GB/s Oct 2025 112.6 GB Q3_K_M Wąski
1.4 tok/s

1–2 · niska pewność

Jetson T5000 NVIDIA 128 GB 273 GB/s Aug 2025 112.6 GB Q3_K_M Wąski

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
MiniMax
Typ organizacji
Industry
Kraj
China
Opublikowany
27 October 2025

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Language
Zadanie
Code generation, System control, Search, Language modeling/generation, Question answering

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry
229B

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

Dane treningowe
tokens

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi
Open — downloadable
Dostęp do modelu
Open weights (unrestricted)
Kod treningowy
Unreleased

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

Hugging Face
MiniMaxAI

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Dlaczego to jest śledzone
Discretionary

high performing open source model

Zapisz pewność
Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
MiniMax M2 & Agent: Ingenious in Simplicity
Ostatnio zaktualizowane
11 February 2026

Ekstremy

Co oznaczają liczby

Wymagania sprzętowe w praktyce

Minimalna karta

Radeon Instinct MI250

Pamięć potrzebna

112.6 GB

Najszybszy

34.2 tok/s

MiniMax-M2 osiąga liczbę parametrów równą 229B. To jest poza tym, co miałaby jakakolwiek pojedyncza karta graficzna. Uruchomienie go oznacza albo podział na kilka kart, albo wynajęcie sprzętu przeznaczonego do tego zadania, a każda karta, która mogłaby go pomieścić sama, jest częścią centrum danych. Liczba, która może: 17.

Punkt wejścia to Radeon Instinct MI250, o pojemności pamięci 128 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 12.8 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 34.2 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Skąd to pochodzi

MiniMax-M2 został opublikowany przez MiniMax, w kraju zapisanym jako China, podczas October 2025. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie code generation, System control, Search, Language modeling/generation, Question answering.

Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją MiniMaxAI.

Zrozumienie prędkości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 12.8 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 15 ich

Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.

Jej architektura wewnętrzna nie jest w naszej bazie danych, więc pamięć jest szacowana na podstawie liczby parametrów i odpowiednio oznaczona. Spodziewaj się, że rzeczywista wartość będzie się różnić, tym bardziej przy długim context length.

Co poszło w budowę tego

Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: discretionary.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do MiniMax-M2

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

  1. 01

    Zacznij od kolumny pamięci

    Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić MiniMax-M2, potrzebując około 112.6 GB przy kompresji Q3_K_M. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.

  2. 02

    Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

    Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla MiniMax-M2.

  3. 03

    Ustal minimalną jakość

    Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji Q3_K_M na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.

  4. 04

    Sortuj według prędkości

    Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla MiniMax-M2. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 34.2 tok/s

  5. 05

    Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie

    Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku MiniMax-M2. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.

  6. 06

    Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś

    Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza MiniMax-M2.

Odpowiedzi

MiniMax-M2 — częste pytania

01

MiniMax-M2— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie code generation, System control, Search, Language modeling/generation, Question answering. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

02

MiniMax-M2— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją MiniMaxAI. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

03

MiniMax-M2— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Można go podzielić między kartą a pamięcią systemową, ale w ten sposób generuje się boleśnie powoli. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 52.8 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

04

MiniMax-M2— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 17. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

05

MiniMax-M2— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Każda KARTA jest przedstawiana z uruchomioną najmniej skompresowaną wersją, jaką może pomieścić. Liczba odmiennych poziomów kompresji w KARTACH, które mogą go pomieścić: 6. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

06

MiniMax-M2— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Każda wartość pochodzi z przepustowości pamięci i rozmiaru modelu, a nie z testów porównawczych, dlatego każda jest publikowana jako zakres, a nie pojedyncza liczba. Jeden przykład: 20–55 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

07

MiniMax-M2— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Radeon Instinct MI250, o pojemności pamięci 128 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 112.6 GB, i produkuje w przybliżeniu 12.8 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 17.

08

MiniMax-M2— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 34.2 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 15.

09

MiniMax-M2— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 112.6 GB przy kompresji Q3_K_M, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

10

MiniMax-M2— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

11

MiniMax-M2— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 229B. "maintaining activations around 10B" safetensors: 229B params. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

12

MiniMax-M2— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez MiniMax, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.

13

MiniMax-M2— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w October 2025.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 11 February 2026

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.