Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: MiniMax-M2.1-139B
Библиотека: transformers
Опубликована: 25 янв 2026

Ссылки

MiniMax-M2.1-REAP-40-i1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

MiniMax-M2.1-REAP-40-i1-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели 0xSero/MiniMax-M2.1-139B, подготовленная и опубликованная mradermacher.

1 012скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены17 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 относится к семейству MiniMax, использует архитектуру Mixture of Experts (MoE) и является pruned-вариантом REAP. Формат предназначен для запуска и дальнейшего использования в совместимых локальных инструментах для генерации текста.

Основной заявленный язык — английский. Модель ориентирована на текстовые сценарии, включая генерацию и обработку текста, однако README не содержит подробностей о специализированных задачах, точном числе активных и общих параметров, длине контекста или дополнительных модальностях. Доступно множество вариантов квантизации с размером примерно от 28,6 до 114,4 ГБ. Более компактные варианты требуют меньше ресурсов, но могут заметно уступать по качеству; среди рекомендованных указаны i1-Q4_K_M как быстрый вариант и i1-Q4_K_S как компромисс между размером, скоростью и качеством.

Преимуществами являются широкий выбор уровней квантизации и возможность адаптировать требования к памяти под конкретное оборудование. Ограничения связаны с потерями качества у низкобитных вариантов и высокими требованиями к ресурсам у более точных версий; конкретные показатели производительности и качества в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/0xSero/MiniMax-M2.1-139B

For a convenient overview and download list, visit our model page for this model.

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/MiniMax-M2.1-REAP-40-GGUF

Usage

If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of TheBloke's READMEs for more details, including on how to concatenate multi-part files.

Provided Quants

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	imatrix	0.4	imatrix file (for creating your own quants)
GGUF	i1-IQ1_S	28.6	for the desperate
GGUF	i1-IQ1_M	31.7	mostly desperate
GGUF	i1-IQ2_XXS	36.8
GGUF	i1-IQ2_XS	41.0
GGUF	i1-IQ2_S	41.7
GGUF	i1-IQ2_M	45.8
GGUF	i1-Q2_K_S	47.4	very low quality
GGUF	i1-Q2_K	50.9	IQ3_XXS probably better
GGUF	i1-IQ3_XXS	53.7	lower quality
GGUF	i1-IQ3_XS	57.0
GGUF	i1-Q3_K_S	60.2	IQ3_XS probably better
GGUF	i1-IQ3_S	60.3	beats Q3_K*
GGUF	i1-IQ3_M	61.1
GGUF	i1-Q3_K_M	66.7	IQ3_S probably better
GGUF	i1-Q3_K_L	72.2	IQ3_M probably better
GGUF	i1-IQ4_XS	74.3
GGUF	i1-Q4_0	79.0	fast, low quality
GGUF	i1-Q4_K_S	79.3	optimal size/speed/quality
GGUF	i1-Q4_K_M	84.3	fast, recommended
GGUF	i1-Q4_1	87.3
GGUF	i1-Q5_K_S	96.0
GGUF	i1-Q5_K_M	98.9
GGUF	i1-Q6_K	114.4	practically like static Q6_K

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

And here are Artefact2's thoughts on the matter: https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

FAQ / Model Request

See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to questions you might have and/or if you want some other model quantized.

Thanks

I thank my company, nethype GmbH, for letting me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable this work in my free time. Additional thanks to @nicoboss for giving me access to his private supercomputer, enabling me to provide many more imatrix quants, at much higher quality, than I would otherwise be able to.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов: 579f780