Famiglia MiniMax · 229B parametri

MiniMax-M2.7

MoE 229B/10B attivi, per agenti IA. 1° tra i modelli di tendenza su HuggingFace. 56,22% SWE-Pro, 57% Terminal Bench.

🇨🇳 MiniMax·Licenza Apache 2.0·Contesto 200.1953125k tokens·Data di uscita aprile 2026← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • #1 tendance HuggingFace
  • Allo stato dell'arte nei compiti agentici
  • Apache 2.0
Limiti da conoscere
  • —138+ GB in Q4
  • —Prolisso in modalità agente
Architettura
MoE 229B/10B attivi · 205k ctx · agente che evolve autonomamente
Addestramento
Reso open source il 12 aprile 2026. Successore di M2.5.
Ideale per
Agenti autonomiRagionamentoCodice

05Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# HuggingFace (GGUF) : unsloth/MiniMax-M2.7-GGUF
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
138 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
165 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
246 GB
FP16
Piena precisione — uso server
458 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 160 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per MiniMax-M2.7?

Per eseguire MiniMax-M2.7 in locale con quantizzazione Q4, servono circa 138 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — questo modello supera la capacità GPU di questo mini-PC: scegli un modello più piccolo o un'infrastruttura adeguata.

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~2t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~10t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~25t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmark pubblici

Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.

SWE-Pro
56.22
Terminal Bench
57