MiniMax-M2.7 の必要VRAM

MiniMax製の総229B・256エキスパートtop-8のMoE旗艦。エージェント・コーディング志向。実働パラメータの公表値は未確認。単体GPUには載らず、公式配布はFP8。ライセンスは独自条件のため要確認。

228.7B / 62層 / GQA 8ヘッド / 既定コンテキスト 8,192 トークン(HuggingFace)

必要VRAM = 重み + KVキャッシュ(既定コンテキスト時) + 1.5GB(OS/表示)。△は量子化を下げるかコンテキストを絞れば動作します。

この表は Q4_K_M を最小の量子化として計算しています。×でも、IQ4_XS のようにさらに小さい量子化なら収まることがあります(品質低下と、使うランタイムの対応状況の確認が要ります)。

⚠ 公式配布は FP8。下の表の Q4_K_M 等は当サイト共通ラダーによる理論換算で、公式のGGUF配布ではありません(有志ミラーのGGUFは存在)。

MiniMax-M2.7とは

MiniMax-M2.7は、MiniMaxAIが公開するTransformer系のデータセンター級(228.7Bパラメータ)オープンモデルです。数百B〜1T規模のフラッグシップで、個人のローカル実行は対象外です(参考収載)。

MiniMax-M2.7の必要スペックを読み解く

Q4_K_M量子化での内訳は、重み(モデル本体)が約138.9GB、8Kトークン分のKVキャッシュが約2.1GB、システム予約と合わせて合計約142.5GBです。 単一のコンシューマGPUに◎(快適)となるクラスはなく、実行はクラウドGPUが現実的です。 迷ったらQ4_K_M(合計約142.5GB)が基準です。VRAMに余裕があればQ8_0(約246.9GB)で品質の上積みが狙えます。 Mac(ユニファイドメモリ)での判定は、トップページでチップと搭載メモリを選ぶと計算できます。

コンテキスト長とメモリの伸び方

このモデルのKVキャッシュは、2Kトークンで約0.5GB、8Kで約2.1GB、32Kまで広げると約8.3GBになります。KVキャッシュはコンテキスト長にほぼ比例して増えるため、長文用途ではその分のVRAM余白を見込んでください。

速度の目安(理論上限)

生成速度はメモリ帯域律速です。Q4_K_Mの重み138.9GBに対する理論上限は、RTX 3060 12GB(360GB/s)で約3 tokens/秒、RTX 4090(1008GB/s)で約7 tokens/秒 — 実効はオーバーヘッドの分これより下がります。

動かすには

この規模はコンシューマ環境の外なので、クラウドGPUでの実行が入口になります。 RunPodでの始め方(手順ガイド)

同クラスの選択肢

Solar Open 2 250B(250.29B) / Step-3.7-Flash(201.37B) / DeepSeek-V4-Flash(304.18B)

▶ あなたのPCを自動判定する(スペック送信なし・ブラウザ内完結)