MiniMax-M2.7

语言 MiniMax 部分核实 发布于 2026年3月18日
  • 输入 输入模态: 文本 输出 输出模态: 文本
  • 推理
  • 工具调用
  • 开放权重

价格

2 个渠道报价 · 按标价显示
MiniMax API(在新标签页打开) 官方 中国站 · CNY MiniMax-M2.7
条件/ 百万 tokens输入缓存读取缓存写入输出
标准 自 2026年10月19日 起页面不再列出 ¥2.10¥0.42¥2.625¥8.40

价格来源 MiniMax 按量计费价格(在新标签页打开) (核对于 2026年10月18日)

MiniMax API(在新标签页打开) 官方 全球 · USD MiniMax-M2.7
条件/ 百万 tokens输入缓存读取缓存写入输出
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价格来源 MiniMax pay-as-you-go pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年10月19日)

标准:不带任何条件的请求所付价格(即本站其他页面显示的标价)。

详细规格

模型家族
minimax-m
模型 ID

MiniMax 的页面未说明:最长输入, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 结构化输出, 内置工具, 知识截止, 许可证, 别名。

本地运行

权重: MiniMaxAI/MiniMax-M2.7
  • 参数 228.7B
  • 激活 11B (估算) · 专家 256(每 token 8)
  • 原生精度 FP8
  • 层数 62
  • 每 token 的 KV 缓存 248 KB
  • 配置位置数 200K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 200K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
放不下 IQ4_XS (自动) 8K 上下文
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 120.7 GB (权重 113.1 + KV 缓存 1.9 + 开销 5.7)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
建议
换成 IQ2_XXS 就能跑(需放到内存,但低于 4 bit,质量下降明显)
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 FP8官方214.3 GB≈ 227.0放不下—
Q6_K174.9 GB≈ 185.6放不下—
Q5_K_M151.5 GB≈ 161.0放不下—
Q5_0146.4 GB≈ 155.7放不下—
Q4_K_M129.4 GB≈ 137.8放不下—
Q4_0119.8 GB≈ 127.7放不下—
IQ4_XS113.1 GB≈ 120.7放不下—
Q3_K_M质量下降明显104.1 GB≈ 111.2放不下—
IQ3_XXS质量下降明显81.5 GB≈ 87.5放不下—
Q2_K质量下降明显79.9 GB≈ 85.8放不下—
IQ2_XXS质量下降明显54.8 GB≈ 59.5需放到内存 24–35 tok/s—

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 NVIDIA B200 (HGX B200);统一内存 Apple M5 Ultra (64-core GPU) · 256 GB。

运行命令

厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本,或用 llama.cpp 自己量化。

微调需要多少显存
全参≈ 3410.7 GB你的配置放不下
LoRA≈ 429.3 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 123.1 GB你的配置放不下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得
  • LMArena Text 1,415

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  • LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
  • 我们做的改动

暂无变更记录。

来源

MiniMax 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

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