Hoeveel geheugen heeft MiniMax M2.7 nodig?

Ongeveer 129 GB aan gewichten op 4 bits, plus ruimte voor de context: 140 GB in totaal. Op een Mac betekent dat 192 GB geïntegreerd geheugen of meer, omdat macOS de GPU standaard ongeveer 75% ervan laat gebruiken.

Hoe snel is MiniMax M2.7 op een Mac?

De schrijfsnelheid hangt af van de geheugenbandbreedte. De snelste Mac hiervoor is een M5 Ultra met 256 GB, met ongeveer 96–171 tokens per seconde (4 bits). De kleinste Mac die het draait, met 192 GB, haalt ongeveer 64–114 op een M2 Ultra.

Waarom draait MiniMax M2.7 sneller dan je op basis van de grootte zou verwachten?

Het is een mixture-of-expertsmodel: het houdt 230B parameters in het geheugen, maar leest per token maar 10B, dus het schrijft zo snel als een veel kleiner model.

Draait MiniMax M2.7 op een Mac? Geheugen, snelheid

Geheugen bij elke precisie

Versie	Gewichten	Met context	Kleinste Mac
8 bits	244 GB	264 GB	512 GB
6 bits	187 GB	202 GB	512 GB
4 bits	129 GB	140 GB	192 GB
3 bits lagere kwaliteit	101 GB	109 GB	192 GB
2 bits lagere kwaliteit	71,9 GB	77,7 GB	128 GB

Op elke Apple-chip

Per chip de kleinste geheugengrootte die MiniMax M2.7 draait, de beste versie die erin past en de schrijfsnelheid die je kunt verwachten.

Chip	Nodig	Versie	Tokens/s
M6	geen grootte past	Te groot	–
M5 Ultra	256 GB	4 bits Draait goed	96–171
M5 Max	128 GB	2 bits Draait goed	89–158
M5 Pro	geen grootte past	Te groot	–
M5	geen grootte past	Te groot	–
M4 Max	128 GB	2 bits Draait goed	79–141
M4 Pro	geen grootte past	Te groot	–
M4	geen grootte past	Te groot	–
M3 Ultra	256 GB	4 bits Draait goed	66–117
M3 Max	128 GB	2 bits Draait goed	58–103
M3 Pro	geen grootte past	Te groot	–
M3	geen grootte past	Te groot	–
M2 Ultra	192 GB	4 bits Draait goed	64–114
M2 Max	96 GB	2 bits Net aan	58–103
M2 Pro	geen grootte past	Te groot	–
M2	geen grootte past	Te groot	–
M1 Ultra	128 GB	2 bits Draait goed	116–206
M1 Max	geen grootte past	Te groot	–
M1 Pro	geen grootte past	Te groot	–
M1	geen grootte past	Te groot	–

Zo draai je het

De makkelijke manier: download MLX Harness, gratis en open source. Zoek MiniMax M2.7, download de versie die bij je Mac past en begin te chatten. MLX Harness stelt het model ook beschikbaar aan je andere apps via een OpenAI-compatibele API.Download MLX HarnessGratis · Apple Silicon · macOS 14.5 of nieuwer
In Terminal, met Apples MLX:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/MiniMax-M2.7-4bitBuild: mlx-community/MiniMax-M2.7-4bit op Hugging Face. Andere precisies staan ernaast.

Stap voor stap: LLM's downloaden en draaien op een Mac · zo gebruik je MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Over MiniMax M2.7

Gemaakt door	MiniMax
Parameters	230B totaal · 10B actief (mixture-of-experts)
Context	200K tokens
Licentie	MiniMax M2.7 license (custom, 'other')
Uitgebracht	2026-04
Invoer	Tekst
Gewichten	MiniMaxAI/MiniMax-M2.7

Vragen

Hoeveel geheugen heeft MiniMax M2.7 nodig?: Ongeveer 129 GB aan gewichten op 4 bits, plus ruimte voor de context: 140 GB in totaal. Op een Mac betekent dat 192 GB geïntegreerd geheugen of meer, omdat macOS de GPU standaard ongeveer 75% ervan laat gebruiken.
Hoe snel is MiniMax M2.7 op een Mac?: De schrijfsnelheid hangt af van de geheugenbandbreedte. De snelste Mac hiervoor is een M5 Ultra met 256 GB, met ongeveer 96–171 tokens per seconde (4 bits). De kleinste Mac die het draait, met 192 GB, haalt ongeveer 64–114 op een M2 Ultra.
Waarom draait MiniMax M2.7 sneller dan je op basis van de grootte zou verwachten?: Het is een mixture-of-expertsmodel: het houdt 230B parameters in het geheugen, maar leest per token maar 10B, dus het schrijft zo snel als een veel kleiner model.

Vergelijkbare modellen

Alle modellen · Alle Macs · Vergelijk je Mac

Voor je modelkaart of README

Toont de kleinste Mac die MiniMax M2.7 goed draait en linkt naar deze pagina.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/minimax-m2.7.svg)](https://mlx.app/run/minimax-m2.7)

Zo is het berekend

Geheugen: de parameters van het model op 8, 6, 4, 3 of 2 bits per gewicht plus de groepsschalen van MLX (een halve bit per gewicht), of het eigen formaat van het model, met daarbovenop ruimte voor de context. Standaard laat macOS de GPU ongeveer 75% van het geïntegreerde geheugen gebruiken. Snelheid: de geheugenbandbreedte gedeeld door het aantal bytes dat per token wordt gelezen, is het plafond voor één gesprek; in de openbare Apple Silicon-benchmarks van llama.cpp halen echte runs ongeveer 45% tot 80% daarvan, en dat is het bereik dat we tonen. Dit zijn schattingen, geen metingen: meet je eigen Mac op MLX Bench. Modelgegevens uit elke officiële modelkaart, chipgegevens uit de technische specificaties van Apple. Gecontroleerd op 2026-10-19. Dezelfde gegevens als mlx.app/compare.