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MiniMax M2.5

MoE

MiniMaxMiniMax · 228,7B (10B aktiv) · Mixture of Experts

MiniMax M2.5 ist ein 228,7B-Modell von MiniMax mit 192K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 131,1 GB; mit 165 GB bleibt Luft für lange Chats.

Hugging Face GGUF

Mixture of Experts

Parameter: 228,7B · Aktiv: 10B

Alle 228,7B Parameter liegen im Speicher, aber nur 10B arbeiten pro Token – es läuft also so schnell wie ein viel kleineres Modell.

Quantisierungsoptionen

Quant.SpeicherAuf deiner Hardware
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Speicher nach Kontextlänge

In Q4_K_M. Der Kontext-Cache wächst mit jedem Token, das das Modell im Blick behält.

KontextKontext-CacheGesamt
4K1 GB130,1 GB
8K1,9 GB131,1 GB
32K7,8 GB136,9 GB
128K31 GB160,1 GB

Gemessene Geschwindigkeit teilen

Führe einen dieser Befehle aus und füge die ganze Ausgabe unten ein (oder nur die Tokens pro Sekunde):

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Anonym veröffentlicht und aufbewahrt. Wir speichern kein Konto und keine Adresse, nur einen täglich wechselnden Hash für ein Limit von zehn Einsendungen pro Tag.

Nächste Schritte

Die kleinste Hardware, auf der es gut läuft

Desktop-Geräte mit dem wenigsten Speicher, die MiniMax M2.5 bei Q4_K_M Note A oder S geben.

Kann ich MiniMax M2.5 lokal ausführen?

Kann ich MiniMax M2.5 lokal ausführen?

Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 131,1 GB frei hat. Öffne diese Seite auf dem Rechner, um die Note für deine Hardware zu sehen, und starte es mit llama.cpp, Ollama oder LM Studio.

Wie viel Speicher braucht MiniMax M2.5?

Etwa 131,1 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 228,7 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.