Saltar al contenido

MiniMax M2.7

MoE

MiniMaxMiniMax · 228,7B (10B activos) · Mezcla de expertos

MiniMax M2.7 es un modelo de 228,7B de MiniMax con un contexto de 200K tokens. En Q4_K_M con 8K de contexto necesita unos 131,5 GB; con 166 GB tienes margen para conversaciones largas.

Hugging Face GGUF

Mezcla de expertos

Parámetros: 228,7B · Activos: 10B

Los 228,7B parámetros se cargan en memoria, pero sólo 10B trabajan en cada token, así que va a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.

Opciones de cuantización

Cuant.MemoriaEn tu hardware
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Memoria según el contexto

En Q4_K_M. La caché del contexto crece con cada token que el modelo recuerda.

ContextoCaché de contextoTotal
4K1 GB130,5 GB
8K1,9 GB131,5 GB
32K7,8 GB137,3 GB
128K31 GB160,6 GB

Comparte una velocidad medida

Ejecuta uno de estos y pega abajo la salida completa (o sólo los tokens por segundo):

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

Se publica de forma anónima y se conserva. No guardamos cuenta ni dirección, sólo un hash que cambia cada día para limitar a diez envíos diarios.

Siguiente paso

El hardware mínimo donde va bien

Equipos de escritorio con la menor memoria que dan a MiniMax M2.7 nota A o S en Q4_K_M.

¿Puedo ejecutar MiniMax M2.7 en local?

¿Puedo ejecutar MiniMax M2.7 en local?

Sí, si tu GPU o tu Mac tiene unos 131,5 GB libres para él en Q4_K_M. Abre esta página en ese ordenador para ver la nota de tu hardware exacto y arráncalo con llama.cpp, Ollama o LM Studio.

¿Cuánta memoria necesita MiniMax M2.7?

Unos 131,5 GB en Q4_K_M con 8K de contexto y 228,7 GB en Q8_0. Las cuantizaciones más bajas caben en tarjetas más pequeñas con algo de pérdida de calidad; los contextos largos suman al total.