MiniMax-M2 の VRAM・メモリ要件

出典付きの構成と、選択した重みファイルに基づく具体的なチェックポイントです。 GGUF Q4_K_M (Unsloth)：8,192 トークンで約 130.90 GiB–133.99 GiB、シーケンス 1、FP16 KV、llama.cpp。

これは見積もりであり、実機トレースではありません。未確認ファイル由来の重み

公開元と出典

提供元MiniMax
Hugging FaceMiniMaxAI/MiniMax-M2
Revision757303d492a50514c312788b5247a4f696a4c6a3
総パラメータ数228,689,764,864
アクティブパラメータ数不明 / 独立した出典がない
層数62
クエリヘッド48
KVヘッド8 (gqa)
ヘッド次元128
記録されているコンテキスト上限196,608
完全性complete · full

アクティブパラメータ数は不明、または独立した出典がありません。アクティブ数はルーティング計算量であり、常駐ウェイト全体ではありません。

この見積もりのメモリ内訳

ファイルのバイト、生の KV、エンジンの追加分、合計需要は別々です。ランタイムのトレースではありません。

Weight artifact: 128.84 GiB (138,342,385,120 bytes)
Raw KV cache: 1.94 GiB (2,080,374,784 bytes)
Engine extras / workspace: 0.13 GiB–3.21 GiB
Total estimated demand: 130.90 GiB–133.99 GiB

計上したファイル

量子化	計上したファイル	バイト	実行エンジン	根拠
FP8 safetensors fp8 計算機: FP8 safetensors	safetensors シャード 125 件選択したバイトの合計：480,836,588,544 (447.81 GiB / 480.84 GB) 先頭のシャード：model-00000-of-00130.safetensors 末尾のシャード：model-00124-of-00130.safetensors シャードファイル 125 件をすべて表示 `model-00000-of-00130.safetensors` `model-00001-of-00130.safetensors` `model-00002-of-00130.safetensors` `model-00003-of-00130.safetensors` `model-00004-of-00130.safetensors` `model-00005-of-00130.safetensors` `model-00006-of-00130.safetensors` `model-00007-of-00130.safetensors` `model-00008-of-00130.safetensors` `model-00009-of-00130.safetensors` `model-00010-of-00130.safetensors` `model-00011-of-00130.safetensors` `model-00012-of-00130.safetensors` `model-00013-of-00130.safetensors` `model-00014-of-00130.safetensors` `model-00015-of-00130.safetensors` `model-00016-of-00130.safetensors` `model-00017-of-00130.safetensors` `model-00018-of-00130.safetensors` `model-00019-of-00130.safetensors` `model-00020-of-00130.safetensors` `model-00021-of-00130.safetensors` `model-00022-of-00130.safetensors` `model-00023-of-00130.safetensors` `model-00024-of-00130.safetensors` `model-00025-of-00130.safetensors` `model-00026-of-00130.safetensors` `model-00027-of-00130.safetensors` `model-00028-of-00130.safetensors` `model-00029-of-00130.safetensors` `model-00030-of-00130.safetensors` `model-00031-of-00130.safetensors` `model-00032-of-00130.safetensors` `model-00033-of-00130.safetensors` `model-00034-of-00130.safetensors` `model-00035-of-00130.safetensors` `model-00036-of-00130.safetensors` `model-00037-of-00130.safetensors` `model-00038-of-00130.safetensors` `model-00039-of-00130.safetensors` `model-00040-of-00130.safetensors` `model-00041-of-00130.safetensors` `model-00042-of-00130.safetensors` `model-00043-of-00130.safetensors` `model-00044-of-00130.safetensors` `model-00045-of-00130.safetensors` `model-00046-of-00130.safetensors` `model-00047-of-00130.safetensors` `model-00048-of-00130.safetensors` `model-00049-of-00130.safetensors` `model-00050-of-00130.safetensors` `model-00051-of-00130.safetensors` `model-00052-of-00130.safetensors` `model-00053-of-00130.safetensors` `model-00054-of-00130.safetensors` `model-00055-of-00130.safetensors` `model-00056-of-00130.safetensors` `model-00057-of-00130.safetensors` `model-00058-of-00130.safetensors` `model-00059-of-00130.safetensors` `model-00060-of-00130.safetensors` `model-00061-of-00130.safetensors` `model-00062-of-00130.safetensors` `model-00063-of-00130.safetensors` `model-00064-of-00130.safetensors` `model-00065-of-00130.safetensors` `model-00066-of-00130.safetensors` `model-00067-of-00130.safetensors` `model-00068-of-00130.safetensors` `model-00069-of-00130.safetensors` `model-00070-of-00130.safetensors` `model-00071-of-00130.safetensors` `model-00072-of-00130.safetensors` `model-00073-of-00130.safetensors` `model-00074-of-00130.safetensors` `model-00075-of-00130.safetensors` `model-00076-of-00130.safetensors` `model-00077-of-00130.safetensors` `model-00078-of-00130.safetensors` `model-00079-of-00130.safetensors` `model-00080-of-00130.safetensors` `model-00081-of-00130.safetensors` `model-00082-of-00130.safetensors` `model-00083-of-00130.safetensors` `model-00084-of-00130.safetensors` `model-00085-of-00130.safetensors` `model-00086-of-00130.safetensors` `model-00087-of-00130.safetensors` `model-00088-of-00130.safetensors` `model-00089-of-00130.safetensors` `model-00090-of-00130.safetensors` `model-00091-of-00130.safetensors` `model-00092-of-00130.safetensors` `model-00093-of-00130.safetensors` `model-00094-of-00130.safetensors` `model-00095-of-00130.safetensors` `model-00096-of-00130.safetensors` `model-00097-of-00130.safetensors` `model-00098-of-00130.safetensors` `model-00099-of-00130.safetensors` `model-00100-of-00130.safetensors` `model-00101-of-00130.safetensors` `model-00102-of-00130.safetensors` `model-00103-of-00130.safetensors` `model-00104-of-00130.safetensors` `model-00105-of-00130.safetensors` `model-00106-of-00130.safetensors` `model-00107-of-00130.safetensors` `model-00108-of-00130.safetensors` `model-00109-of-00130.safetensors` `model-00110-of-00130.safetensors` `model-00111-of-00130.safetensors` `model-00112-of-00130.safetensors` `model-00113-of-00130.safetensors` `model-00114-of-00130.safetensors` `model-00115-of-00130.safetensors` `model-00116-of-00130.safetensors` `model-00117-of-00130.safetensors` `model-00118-of-00130.safetensors` `model-00119-of-00130.safetensors` `model-00120-of-00130.safetensors` `model-00121-of-00130.safetensors` `model-00122-of-00130.safetensors` `model-00123-of-00130.safetensors` `model-00124-of-00130.safetensors`	480,836,588,544 (447.81 GiB / 480.84 GB)	`vllm, sglang, unspecified`	`file-metadata`
GGUF Q4_K_M (Unsloth) gguf-q4_k_m 計算機: GGUF Q4_K_M (Unsloth)	Q4_K_M/MiniMax-M2-Q4_K_M-00001-of-00003.gguf, Q4_K_M/MiniMax-M2-Q4_K_M-00002-of-00003.gguf, Q4_K_M/MiniMax-M2-Q4_K_M-00003-of-00003.gguf	138,342,385,120 (128.84 GiB / 138.34 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
GGUF Q5_K_M (Unsloth) gguf-q5_k_m 計算機: GGUF Q5_K_M (Unsloth)	Q5_K_M/MiniMax-M2-Q5_K_M-00001-of-00004.gguf, Q5_K_M/MiniMax-M2-Q5_K_M-00002-of-00004.gguf, Q5_K_M/MiniMax-M2-Q5_K_M-00003-of-00004.gguf, Q5_K_M/MiniMax-M2-Q5_K_M-00004-of-00004.gguf	162,303,936,128 (151.16 GiB / 162.30 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
GGUF Q6_K (Unsloth) gguf-q6_k 計算機: GGUF Q6_K (Unsloth)	Q6_K/MiniMax-M2-Q6_K-00001-of-00004.gguf, Q6_K/MiniMax-M2-Q6_K-00002-of-00004.gguf, Q6_K/MiniMax-M2-Q6_K-00003-of-00004.gguf, Q6_K/MiniMax-M2-Q6_K-00004-of-00004.gguf	187,763,083,904 (174.87 GiB / 187.76 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
GGUF Q8_0 (Unsloth) gguf-q8_0 計算機: GGUF Q8_0 (Unsloth)	safetensors シャード 5 件選択したバイトの合計：243,136,873,184 (226.44 GiB / 243.14 GB) 先頭のシャード：Q8_0/MiniMax-M2-Q8_0-00001-of-00005.gguf 末尾のシャード：Q8_0/MiniMax-M2-Q8_0-00005-of-00005.gguf シャードファイル 5 件をすべて表示 `Q8_0/MiniMax-M2-Q8_0-00001-of-00005.gguf` `Q8_0/MiniMax-M2-Q8_0-00002-of-00005.gguf` `Q8_0/MiniMax-M2-Q8_0-00003-of-00005.gguf` `Q8_0/MiniMax-M2-Q8_0-00004-of-00005.gguf` `Q8_0/MiniMax-M2-Q8_0-00005-of-00005.gguf`	243,136,873,184 (226.44 GiB / 243.14 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
INT4 theoretical	公開ファイルなし	114,344,882,432 (理論行はダウンロード可能な成果物ではありません。)	—	theoretical

量子化とコンテキストごとのメモリ

同時シーケンスは 1 です。KV は既定で FP16 です。範囲には、記載したエンジンの記録済みランタイム分が含まれます。数字は対話式計算機と同じコアです。

量子化	2,048 tokens	8,192 tokens	32,768 tokens
FP8 safetensors	448.92 GiB–450.81 GiB	450.38 GiB–452.31 GiB	456.19 GiB–458.30 GiB
GGUF Q4_K_M (Unsloth)	129.45 GiB–132.41 GiB	130.90 GiB–133.99 GiB	136.72 GiB–140.21 GiB
GGUF Q5_K_M (Unsloth)	151.77 GiB–155.17 GiB	153.22 GiB–156.75 GiB	159.03 GiB–162.97 GiB
GGUF Q6_K (Unsloth)	175.48 GiB–179.36 GiB	176.93 GiB–180.94 GiB	182.74 GiB–187.16 GiB
GGUF Q8_0 (Unsloth)	227.05 GiB–231.96 GiB	228.50 GiB–233.54 GiB	234.31 GiB–239.76 GiB
INT4 theoretical 理論行はダウンロード可能な成果物ではありません。	107.10 GiB–138.30 GiB	108.55 GiB–140.12 GiB	114.37 GiB–147.27 GiB

KV Cache（生データ）

標準の GQA/MHA 生 KV は 2 × 層数 × kvHeads × headDim × トークン数 × シーケンス数 × 要素バイトです。このページは query heads（48）ではなく KV heads（8）を使います。

8,192 tokens, 1 sequence, FP16: 2,080,374,784 bytes (1.9375 GiB)
32,768 tokens: 8,321,499,136 bytes (7.7500 GiB)

このモデルで計算機を開く

出典

出典
出典 — revision 757303d492a50514c312788b5247a4f696a4c6a3
出典 — metadata.total_size=480836588544
出典

結果を左右する前提

要求コンテキストは記録上のネイティブ窓 196608 トークン以内です。
常駐ウェイトの見積もりは総パラメータを使い、非アクティブな MoE エキスパートも含めます。
アクティブパラメータ数は不明、または独立した出典がありません。アクティブ数はルーティング計算量であり、常駐ウェイト全体ではありません。
ウェイトのバイト数は選んだファイルだけです。リポジトリ内の全量子化を合計しません。
ダウンロードサイズはピーク GPU メモリではありません。実行時レイアウトと KV は別です。
計上したファイル: Q4_K_M/MiniMax-M2-Q4_K_M-00001-of-00003.gguf, Q4_K_M/MiniMax-M2-Q4_K_M-00002-of-00003.gguf, Q4_K_M/MiniMax-M2-Q4_K_M-00003-of-00003.gguf。
MTP / draft ウェイトがあります。有効にするまで含めません。
コンテキストはシーケンスあたりのキャッシュトークン数（入力＋生成の予約）です。

計算機

公開カタログスナップショットを読み込み中…

モデルを先に選び、その後で機器を確認します。

モデル

過去のモデルを表示

量子化

機材の種類

ハードウェア

ワークロード

コンテキスト長は主に KV キャッシュメモリに効きます。

詳細設定

ランタイム

この見積もりで使うエンジンと KV キャッシュの型です。

実行エンジンKV Cache の精度再帰 / 畳み込み状態の型理論値も含める（上級）フィルタに一致が無いとき代替を許す

ワークロード

オーバーヘッドの想定と、プリフィル作業領域を含めるかどうかです。

実行時オーバーヘッドの想定プリフィル寄りの作業領域を多めに見る

トポロジ

モデルを複数デバイスへどう分割するか。メモリは合算しません。

配置方法複製内の分割デバイス数

複製数は上級オプションです。台数はノードまたは GPU であり、複製数ではありません。

複製グループ数複製あたりの台数

予算

システム予約と安全余裕。数字を空にすると直前の値を保ちます。

OS / 画面用の予約

GiB（2^30 バイト）

予算はすでにシステム分を除いている追加の安全マージン

パラメータあたりの実効ビット数（手動）表示単位

カスタムモデル

設定を読み込むか、構造を手入力します。読み込むまでリポジトリは走査しません。

ローカルの config.json を読み込む

ブラウザ内だけで解析します。ファイルは送信しません。

公開 Hugging Face リポジトリリビジョン

huggingface.co の config.json のみ。トークンなし。非公開リポジトリは拒否します。

総パラメータ数アクティブパラメータ数層数クエリヘッドKVヘッドヘッド次元

検索するかカタログから選ぶと、ローカルLLMの必要VRAMが出ます。

検索するかカタログから選ぶと、ローカルLLMの必要VRAMが出ます。