MiniMax M2.5 — MiniMax 的本地 AI 模型
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
MiniMax's 230B MoE model scoring 80.2% on SWE-bench — technically outperforming Claude Opus 4.6 on this benchmark — at 22.7× lower cost on output tokens. Supports up to 1M token context and includes multimodal capabilities. Available under a modified MIT license requiring attribution. Primarily API-accessed but self-hostable on multi-GPU infrastructure.
变体
MiniMax M2.5 最小的变体在 Q4_K_M 下约需 140 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。
| 模型 | Q4 下显存 | 显存 | 上下文 | 运行 |
|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 230B → 230B | ~139.6 GB | 1,000,000 | ollama run minimax-m2-5 |
显存为 Q4_K_M 下的量化权重加开销，与 GPU 与显存检测器使用同一引擎计算。
如何在本地运行 MiniMax M2.5
安装 Ollama，然后拉取标签。
ollama run minimax-m2-5在上方选择一个尺寸，查看它自己的显存、速度估算和安装命令。
许可证
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
适用于: MiniMax M2.5 230B推荐 GPU
目录中能在本地运行 MiniMax M2.5（至少 140 GB 显存）的最便宜 GPU 是 Apple M3 Ultra (512 GB).
我的 GPU 能运行 MiniMax M2.5 吗？
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MiniMax M2.5 — 常见问题
How much VRAM does MiniMax M2.5 need?
MiniMax M2.5 needs about 140 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: MiniMax M2.5 230B (140 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run MiniMax M2.5 on an RTX 4090 (24 GB)?
MiniMax M2.5's smallest variant needs about 140 GB, which exceeds a single RTX 4090 (24 GB). Use multiple GPUs, a higher-VRAM card, or Apple Silicon with large unified memory.
What quantization should I use for MiniMax M2.5?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for MiniMax M2.5 in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run MiniMax M2.5 with Ollama?
MiniMax M2.5 has no local Ollama tag — the published tag is cloud-hosted, so running it sends your prompts to a hosted GPU rather than your own machine.