/ Модель

Характеристики

Контекст
196 608 токенов
Параметры
2,9 млрд
Размер весов
129 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
minimax_m2 · MoE
Базовая модель
MiniMax-M2.1
Библиотека
mlx
Опубликована
26 дек 2025

MiniMax-M2.1-4bit

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

mlx-community/MiniMax-M2.1-4bit — это квантованная 4-битная версия модели MiniMax-M2.1, разработанная сообществом mlx-community и преобразованная из исходной модели MiniMaxAI/MiniMax-M2.1 в формат MLX с использованием mlx-lm 0.29.1.

3 261скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены15 янв 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 предназначена для генерации текста и локального запуска в экосистеме MLX, например через библиотеку mlx-lm с поддержкой chat template.

README не содержит сведений о точном размере модели, архитектуре, поддерживаемых языках, длине контекста или мультимодальных возможностях. Ключевое преимущество версии — 4-битное представление, потенциально снижающее требования к памяти при запуске, однако характеристики качества и совместимости относительно исходной модели не указаны. Модель распространяется по лицензии modified MIT; подробные условия доступны по ссылке на лицензию MiniMax-M2.1.

Для каких профессий подходит8

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

mlx-community/MiniMax-M2.1-4bit

This model mlx-community/MiniMax-M2.1-4bit was converted to MLX format from MiniMaxAI/MiniMax-M2.1 using mlx-lm version 0.29.1.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/MiniMax-M2.1-4bit")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
MiniMaxM2ForCausalLM
Ревизия весов
d1c9115

0 моделей