/ Модель

Характеристики

Контекст
204 800 токенов
Параметры
2,9 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
minimax_m2 · MoE
Базовая модель
MiniMax-M2.7
Библиотека
transformers
Опубликована
13 апр 2026

MiniMax-M2.7-MXFP4

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

amd/MiniMax-M2.7-MXFP4 — текстовая языковая модель MiniMax M2.7, разработанная MiniMax и оптимизированная AMD.

650скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель принимает текст и генерирует текст, предназначена для задач генерации и обработки естественного языка, включая сценарии с рассуждениями и вызовом инструментов. Указан английский язык; дополнительные языки в карточке не заявлены.

Модель реализована на архитектуре MiniMaxM2ForCausalLM и представляет собой статически квантизованную версию amd/MiniMax-M2.7-BF16. Веса и активации квантизованы в формате OCP MXFP4 с использованием AMD-Quark: для весов применяется статическая, а для активаций — динамическая квантизация. Поддерживаются аппаратные платформы AMD MI350 и MI355, ROCm 7.2.1, PyTorch 2.10.0 и Linux. Для инференса указаны SGLang и vLLM; конфигурация также поддерживает tensor parallelism, выбор инструментов и парсеры MiniMax для вызова инструментов и рассуждений. Размер модели и длина контекста не указаны.

Сильной стороной является существенное снижение точности представления при сохранении качества: на GSM8K модель получила 91,89 против 91,81 у исходной MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, что соответствует восстановлению 100,09% результата. Ограничения включают зависимость от совместимого оборудования AMD и программного стека, а также отсутствие данных о качестве на других задачах, полном наборе языков и контекстном окне. Лицензия модифицированная MIT с некоммерческим использованием; коммерческое использование требует предварительного письменного разрешения MiniMax и соблюдения дополнительных условий.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Overview

  • Model Architecture: MiniMaxM2ForCausalLM
    • Input: Text
    • Output: Text
  • Supported Hardware Microarchitecture: AMD MI350/MI355
  • ROCm: 7.2.1
  • PyTorch: 2.10.0+git8514f05
  • Transformers: 4.57.1
  • Operating System(s): Linux
  • Inference Engine: SGLang/vLLM
  • Model Optimizer: AMD-Quark
    • Weight quantization: OCP MXFP4, Static
    • Activation quantization: OCP MXFP4, Dynamic

Model Quantization

The model was quantized from amd/MiniMax-M2.7-BF16, originally from MiniMax/MiniMax-M2.7, using AMD-Quark. The weights are quantized to MXFP4 and activations are quantized to MXFP4.

Quantization scripts:

export exclude_layers="lm_head *block_sparse_moe.gate* *self_attn*"
python3 quantize_quark.py --model_dir /shareddata/amd/MiniMax-M2.7-bf16 \
                          --quant_scheme mxfp4 \
                          --num_calib_data 128 \
                          --exclude_layers $exclude_layers \
                          --skip_evaluation \
                          --multi_gpu  \
                          --trust_remote_code \
                          --model_export hf_format \
                          --output_dir /shareddata/amd/MiniMax-M2.7-mxfp4

For further details or issues, please refer to the AMD-Quark documentation or contact the respective developers.

Evaluation

The model was evaluated on gsm8k benchmarks using the vllm framework.

Accuracy

Reproduction

The GSM8K results were obtained using the lm-eval framework, based on the Docker image rocm/vllm-dev:nightly.

Launching server

vllm serve "$MODEL" \
    --tensor-parallel-size 4 \
    --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser minimax_m2 \
    --reasoning-parser minimax_m2_append_think

Evaluating model in a new terminal

python vllm/tests/evals/gsm8k/gsm8k_eval.py

License

NON-COMMERCIAL LICENSE Non-commercial use permitted based on MIT-style terms; commercial use requires prior written authorization. Copyright (c) 2026 MiniMax Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software for non-commercial purposes, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or provide copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:

  1. The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software.
  2. If the Software (or any derivative works thereof) is used for any Commercial Use, you shall prominently display "Built with MiniMax M2.7" on a related website, user interface, blogpost, about page or product documentation.
  3. Any Commercial Use of the Software or any derivative work thereof is prohibited without obtaining a separate, prior written authorization from MiniMax. To request such authorization, please contact api@minimax.io with the subject line "M2.7 licensing".
  4. "Commercial Use" means any use of the Software or any derivative work thereof that is primarily intended for commercial advantage or monetary compensation, which includes, without limitation: (i) offering products or services to third parties for a fee, which utilize, incorporate, or rely on the Software or its derivatives, (ii) the commercial use of APIs provided by or for the Software or its derivatives, including to support or enable commercial products, services, or operations, whether in a cloud-based, hosted, or other similar environment, and (iii) the deployment or provision of the Software or its derivatives that have been subjected to post-training, fine-tuning, instruction-tuning, or any other form of modification, for any commercial purpose. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

Appendix: Prohibited Uses You agree you will not use, or allow others to use, the Software or any derivatives of the Software to:

  1. Generate or disseminate content prohibited by applicable laws or regulations.
  2. Assist with, engage in or otherwise support any military purpose.
  3. Exploit, harm, or attempt to exploit or harm minors.
  4. Generate or disseminate false or misleading information with the intent to cause harm.
  5. Promote discrimination, hate speech, or harmful behavior against individuals or groups based on race or ethnic origin, religion, disability, age, nationality and national origin, veteran status, sexual orientation, gender or gender identity, caste, immigration status, or any other characteristic that is associated with systemic discrimination or marginalization.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; запуск откроется после проверки совместимости.

Класс архитектуры
MiniMaxM2ForCausalLM
Ревизия весов
c30dd4b

0 моделей