01できること
長所
- #1 tendance HuggingFace
- エージェント性能で最先端
- Apache 2.0
知っておくべき限界
- —138+ GB(Q4)
- —エージェントモードでは冗長
アーキテクチャ
MoE 229B/10Bアクティブ · 205kコンテキスト · 自己進化型エージェント
トレーニング
2026年4月12日にオープンソース化。M2.5の後継モデル。
おすすめの用途
自律エージェント推論コード
05インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$# HuggingFace (GGUF) : unsloth/MiniMax-M2.7-GGUF
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
138 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
165 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
246 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
458 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 160 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。
MiniMax-M2.7に必要なハードウェアは?
MiniMax-M2.7をQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 138 GB程度が必要です。比較候補:GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — このモデルは、このミニPCのGPUメモリ容量を超えています。より小さいモデルか、適切な構成のシステムを選んでください。
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03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
04パブリックベンチマーク
スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro/コミュニティの資料から転載したものです。単位:正答率(%)。
SWE-Pro
56.22
Terminal Bench
57
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
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