Quanta memória MiniMax M2.7 precisa?

Cerca de 129 GB de pesos com 4 bits, mais espaço para o contexto: 140 GB no total. No Mac, isso significa 192 GB de memória unificada ou mais, já que o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% dela por padrão.

Qual é a velocidade de MiniMax M2.7 no Mac?

A velocidade de escrita depende da largura de banda da memória. Aqui, o Mac mais rápido para ele é um M5 Ultra com 256 GB, a cerca de 96–171 tokens por segundo (4 bits). O menor Mac que o roda, com 192 GB, chega a cerca de 64–114 em um M2 Ultra.

Por que MiniMax M2.7 roda mais rápido do que o tamanho sugere?

É um modelo mixture-of-experts: ele mantém 230B parâmetros na memória, mas lê só 10B a cada token, então escreve na velocidade de um modelo bem menor.

Um Mac roda MiniMax M2.7? Memória e velocidade

Memória em cada precisão

Versão	Pesos	Com contexto	Menor 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 qualidade menor	101 GB	109 GB	192 GB
2 bits qualidade menor	71,9 GB	77,7 GB	128 GB

Em cada chip da Apple

O menor tamanho de memória de cada chip que roda MiniMax M2.7, a melhor versão que cabe e a velocidade de escrita que você pode esperar.

Chip	Precisa	Versão	Tokens/s
M6	nenhum tamanho serve	Grande demais	–
M5 Ultra	256 GB	4 bits Roda bem	96–171
M5 Max	128 GB	2 bits Roda bem	89–158
M5 Pro	nenhum tamanho serve	Grande demais	–
M5	nenhum tamanho serve	Grande demais	–
M4 Max	128 GB	2 bits Roda bem	79–141
M4 Pro	nenhum tamanho serve	Grande demais	–
M4	nenhum tamanho serve	Grande demais	–
M3 Ultra	256 GB	4 bits Roda bem	66–117
M3 Max	128 GB	2 bits Roda bem	58–103
M3 Pro	nenhum tamanho serve	Grande demais	–
M3	nenhum tamanho serve	Grande demais	–
M2 Ultra	192 GB	4 bits Roda bem	64–114
M2 Max	96 GB	2 bits No limite	58–103
M2 Pro	nenhum tamanho serve	Grande demais	–
M2	nenhum tamanho serve	Grande demais	–
M1 Ultra	128 GB	2 bits Roda bem	116–206
M1 Max	nenhum tamanho serve	Grande demais	–
M1 Pro	nenhum tamanho serve	Grande demais	–
M1	nenhum tamanho serve	Grande demais	–

Como rodar

O jeito fácil: baixe o MLX Harness, grátis e open source. Procure MiniMax M2.7, baixe a versão que cabe no seu Mac e comece a conversar. O MLX Harness também disponibiliza o modelo para os seus outros apps por uma API compatível com a OpenAI.Baixe o MLX HarnessGrátis · Apple Silicon · macOS 14.5 ou posterior
No Terminal, com o MLX da Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/MiniMax-M2.7-4bitVersão MLX: mlx-community/MiniMax-M2.7-4bit no Hugging Face. As outras precisões ficam logo ao lado.

Passo a passo: baixar e rodar LLMs no Mac · como usar o MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Sobre MiniMax M2.7

Criado por	MiniMax
Parâmetros	230B no total · 10B ativos (mixture-of-experts)
Contexto	200K tokens
Licença	MiniMax M2.7 license (custom, 'other')
Lançamento	2026-04
Entrada	Texto
Pesos	MiniMaxAI/MiniMax-M2.7

Perguntas

Quanta memória MiniMax M2.7 precisa?: Cerca de 129 GB de pesos com 4 bits, mais espaço para o contexto: 140 GB no total. No Mac, isso significa 192 GB de memória unificada ou mais, já que o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% dela por padrão.
Qual é a velocidade de MiniMax M2.7 no Mac?: A velocidade de escrita depende da largura de banda da memória. Aqui, o Mac mais rápido para ele é um M5 Ultra com 256 GB, a cerca de 96–171 tokens por segundo (4 bits). O menor Mac que o roda, com 192 GB, chega a cerca de 64–114 em um M2 Ultra.
Por que MiniMax M2.7 roda mais rápido do que o tamanho sugere?: É um modelo mixture-of-experts: ele mantém 230B parâmetros na memória, mas lê só 10B a cada token, então escreve na velocidade de um modelo bem menor.

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

Como é calculado

Memória: os parâmetros do modelo com 8, 6, 4, 3 ou 2 bits por peso, mais as escalas por grupo do MLX (meio bit por peso), ou o formato nativo do modelo, com espaço extra para o contexto. Por padrão, o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% da memória unificada. Velocidade: a largura de banda da memória dividida pelos bytes lidos por token é o teto para uma conversa; nos benchmarks públicos de Apple Silicon do llama.cpp, execuções reais chegam a cerca de 45% a 80% desse teto, que é a faixa mostrada. São estimativas, não medições: meça o seu Mac no MLX Bench. Dados dos modelos tirados de cada model card oficial; dados dos chips, das especificações técnicas da Apple. Verificado em 2026-10-19. Os mesmos dados de mlx.app/compare.