Familie MiniMax · 2.5Mrd. Parameter

MiniMax M2.5 2.5B

MiniMax M2.5 (2.5B, Apache 2.0): kompakt, 128k Kontext, Code und mehrsprachiges Schlussfolgern, 1,4 GB VRAM in Q4, ideal für Edge-Anwendungen. Veröffentlicht im Februar 2026.

🇨🇳 MiniMaxAI·Lizenz Apache 2.0·Kontext 125k tokens·Erscheinungsdatum Februar 2026·Passt in die 128 GB von GIGABYTE AI TOP ATOM (Affiliate-Link)← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Apache 2.0, völlig frei nutzbar
  • 128k-Kontext bei einem 2,5B-Modell
  • Passt mit Q4-Quantisierung in 1,4 GB VRAM
  • Code und mehrsprachiges Schlussfolgern
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —Durch die Größe von 2,5 Milliarden Parametern begrenzte Fähigkeiten
  • —Modell mit Zugangsbeschränkung auf Hugging Face
  • —Weniger vielseitig als die 7-14B
Architektur
Dichter Transformer · 2,5 Milliarden Parameter · 128k Kontext
Training
MiniMax-M2.5-Familie (MiniMaxAI, China). Kompakte Variante unter Apache 2.0, Schwerpunkt auf Code und mehrsprachigem logischem Denken.
Ideal für
Edge / CPUKompakter CodeMehrsprachiges logisches Schlussfolgern

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$ollama pull minimax-m2.5
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
1.4 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
1.8 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
2.7 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
5 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 3.2 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für MiniMax M2.5 2.5B?

Um MiniMax M2.5 2.5B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 1.4 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: RTX 5060 Ti 16 GB — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

Aktuelles Angebot: RTX 5060 Ti 16 GB
AmazonPreis ansehen →

Affiliate-Links — mögliche Provision ohne zusätzliche Kosten für Sie, unabhängige Empfehlung. Als Amazon-Partner verdient WelchesLLM an qualifizierten Käufen.

Unterwegs: MiniMax M2.5 2.5B läuft auch auf einem RTX-Laptop (16 GB VRAM) →

03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~50t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~85t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~130t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900