MiniMax-M1-80k kalkulator TPS
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
818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla
Najmniejsza karta, która pasuje
Radeon Instinct MI325X
256 GB · Q3_K_M · 11.7 tok/s
Najszybsza karta
B300
18.3 tok/s · 288 GB
Które GPU mogą uruchomić MiniMax-M1-80k?
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..
4 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
18.3
tok/s
11–29 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 250.0 GB | IQ4_XS | Wąski |
|
14.6
tok/s
9–23 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 250.0 GB | IQ4_XS | Wąski |
|
14.6
tok/s
9–23 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 250.0 GB | IQ4_XS | Wąski |
|
11.7
tok/s
7–19 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 223.5 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
- 13 June 2025
- Autorzy
- MiniMax: Aili Chen, Aonian Li, Bangwei Gong, Binyang Jiang, Bo Fei, Bo Yang, Boji Shan, Changqing Yu, Chao Wang, Cheng Zhu, Chengjun Xiao, Chengyu Du, Chi Zhang, Chu Qiao, Chunhao Zhang, Chunhui Du, Congchao Guo, Da Chen, Deming Ding, Dianjun Sun, Dong Li, Enwei Jiao, Haigang Zhou, Haimo Zhang, Han Ding, Haohai Sun, Haoyu Feng, Huaiguang Cai, Haichao Zhu, Jian Sun, Jiaqi Zhuang, Jiaren Cai, Jiayua…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning
- Model bazowy
- MiniMax-Text-01
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 456B
- Dane treningowe
- 7,500,000,000,000 tokens
from the base model: Total Parameters: 456B Activated Parameters per Token: 45.9B
7.5T tokens "To enhance the reasoning and long context capabilities of the foundation model while ensuring diversity, we continue training the MiniMax-Text-01 model with additional 7.5T tokens with optimized data quality and mixture."
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 4.3 × 10²⁴ FLOP
- Dostosowywanie obliczeń
- 2.3 × 10²⁴ FLOP
1.9828799999999997e+24 FLOP [base model compute] + 2.3411262e+24 FLOP [see finetune compute notes] = 4.3240062e+24 FLOP
1. Continual pre-training for 7.5T tokens: 6 FLOP / token / active parameter * 45.9 * 10^9 activated parameters * 7.5 * 10^12 tokens = 2.0655e+24 FLOP 2. RL (3 weeks on 512 H800 GPUs): 989000000000000 FLOP / GPU / sec [bf16 assumed] * 512 GPUs * 3 weeks * 168 hours / week * 3600 sec / hour * 0.3 [assimed utilization] = 2.7562623e+23 FLOP 2.0655e+24 FLOP + 2.7562623e+23 FLOP = 2.3411262e+24 FLOP *there was also SFT stage with no details provided, I assumed its compute is negligible
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA H800 SXM5
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
- Hugging Face
- MiniMaxAI
Apache 2.0 https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- MiniMax-M1: Scaling Test-Time Compute Efficiently with Lightning Attention
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają MiniMax-M1-80k
Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..
Najmniejsze GPU, które nadal działają MiniMax-M1-80k
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 Radeon Instinct MI325X 256 GB · potrzeby 223.5 GB · Q3_K_M · Wąski 11.7 tok/s
- 02 B300 288 GB · potrzeby 250.0 GB · IQ4_XS · Wąski 18.3 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · potrzeby 250.0 GB · IQ4_XS · Wąski 14.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · potrzeby 250.0 GB · IQ4_XS · Wąski 14.6 tok/s
Co oznaczają liczby
Wymagania sprzętowe w praktyce
Minimalna karta
Radeon Instinct MI325X
Pamięć potrzebna
223.5 GB
Najszybszy
18.3 tok/s
MiniMax-M1-80k osiąga liczbę parametrów równą 456B. 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: 4.
Punkt wejścia to Radeon Instinct MI325X, o pojemności pamięci 256 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 11.7 tokeny na sekundę
Najwyższa półka to B300, generowanie w przybliżeniu 18.3 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Co to jest model?
MiniMax-M1-80k został opublikowany przez MiniMax, w kraju zapisanym jako China, podczas June 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, MiniMax-Text-01. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją MiniMaxAI.
Co decyduje o szybkości
Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 14.6 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 4 ich
To jest gęsty model, więc każdy parametr jest odczytywany dla każdego wyprodukowanego tokena. To sprawia, że prędkość śledzi przepustowość pamięci prawie dokładnie — karta z podwójną przepustowością generuje w przybliżeniu dwa razy szybciej.
Bez układu uwagi na rekordzie, kolumna pamięci jest przybliżeniem. Jest wystarczająco bliska, aby wybrać sprzęt, i najmniej wiarygodna przy długim kontekście.
Jak to zostało wytrenowane
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 4.3 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H800 SXM5. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 7,500,000,000,000 Tokeny tekstu.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do MiniMax-M1-80k
Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..
-
01
Sprawdź, co potrzebuje przed wszystkim innym.
Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu MiniMax-M1-80k, potrzebując około 223.5 GB przy kompresji Q3_K_M. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
-
02
Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia
Ustaw kontekst na to, co naprawdę użyjesz. Cache rośnie wraz z rozmową i jest to zwykle powód, dla którego karta, która wydawała się w porządku, przestaje pasować. MiniMax-M1-80k.
-
03
Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz
Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., 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.
-
04
Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji
Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. MiniMax-M1-80k. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B300, w 18.3 tok/s
-
05
Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie
Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku MiniMax-M1-80k. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
-
06
Zobacz, co jeszcze ta karta uruchamia
Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o MiniMax-M1-80k.
Odpowiedzi
MiniMax-M1-80k — częste pytania
MiniMax-M1-80k— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez MiniMax, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.
MiniMax-M1-80k— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2025.
MiniMax-M1-80k— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
MiniMax-M1-80k— 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.
MiniMax-M1-80k— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 4.3 × 10²⁴ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H800 SXM5. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
MiniMax-M1-80k— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?
Częściowo. Warstwy, które nie mieszczą się w GPU VRAM, znajdują się w pamięci systemu i działają z ułamkową prędkością, więc model, który jest w dużej mierze przeniesiony, rzadko jest wart używania. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 103.8 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
MiniMax-M1-80k— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 4. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
MiniMax-M1-80k— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?
Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 2. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
MiniMax-M1-80k— Jak dokładne są te szacunki prędkości?
Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 11–29 tok/s na B300. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
MiniMax-M1-80k— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Radeon Instinct MI325X, o pojemności pamięci 256 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 223.5 GB, i produkuje w przybliżeniu 11.7 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 4.
MiniMax-M1-80k— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B300, około 18.3 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 4.
MiniMax-M1-80k— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 223.5 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.
MiniMax-M1-80k— 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.
MiniMax-M1-80k— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 456B. from the base model: Total Parameters: 456B Activated Parameters per Token: 45.9B. 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.
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.