Der Autor vergleicht die GGUF-Modelle MiniMax-M2.7 und Qwen3.5-122B-A10B für den lokalen Full Offload auf einem System mit 96 GB VRAM. Obwohl MiniMax stärker quantisiert ist, wird Qwen3.5-122B für ihre Zwecke bevorzugt, was die Leistungskompromisse bei der lokalen LLM-Inferenz unterstreicht.
Minimax wird voraussichtlich bald die offenen Gewichte seines M2.7-Modells veröffentlichen, was hohe Erwartungen weckt. Es wird aufgrund seiner potenziellen Machbarkeit mit quantisierten Versionen mit Spannung als hervorragendes lokales Modell erwartet.
Das für Mac optimierte KI-Modell MiniMax M2.7 wurde in 63GB- und 89GB-Versionen vorgestellt. Seine vielversprechende Leistung nähert sich der von Modellen wie Sonnet 4.5 an, wobei der MMLU-Benchmark als Referenz genannt wird.
Minimax m2.7 erlaubt immer noch keine direkte Produktcodierung, aber Ryan Lee bestätigte, dass der Verkauf damit hergestellter Produkte gestattet ist. Das Team arbeitet aktiv an der Lizenz für zukünftige Funktionalitäten.
Das chinesische Startup MiniMax behauptete eine 26%ige Verbesserung auf dem BU Bench, einem Benchmark für die Planung von Aufgaben in verkörperter KI. Das Unternehmen veröffentlichte jedoch keine Details, Daten oder Methodik, wodurch die Behauptung unüberprüfbar bleibt.
Die Veröffentlichung von Minimax M2.7 wurde bestätigt.
Minimax Version M2.7 wurde veröffentlicht. Die Nachricht, eingereicht von Benutzer /u/decrement--, enthält Links für weitere Details.