m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10
Veröffentlicht von dervig im Jahr 2026, ist m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 ein 139 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 is an open-weights chat model with roughly 139 billion parameters.
by dervig · 139 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren dervig-API-Key ein. osFoundry erkennt m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 automatisch — weisen Sie es im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle (Router, Direct, Orchestrator oder Fallback) zu, und es ist in jedem Chat verfügbar. Ihr Key, Ihr Provider-Konto — kein Token-Aufschlag.
Dedizierten Endpunkt bereitstellen
m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 ist Open-Weights — betreiben Sie es lokal kostenlos oder stellen Sie in Ihrem Workspace einen dedizierten GPU-Endpunkt für reservierte Kapazität ohne Rate Limits bereit.
In einer Room App verwenden
Room Apps deklarieren KI-Funktionen in ihrem Manifest und rufen sie anschließend mit invokeAI auf:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Aus eigenen Anwendungen aufrufen
Sobald ein Modell in Ihrem Workspace eingerichtet ist, können Sie es als API hosten und aus Ihren eigenen Diensten, Skripten oder CI — außerhalb von osFoundry — erreichen.
Welche Hardware kann m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 ausführen
m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 läuft auf ein Multi-GPU-Setup oder H200 141GB mit Q4 (~84 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert mehrere H100/H200-GPUs bei FP16 (~334 GB).
m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 im Vergleich zu ähnlichen Modellen
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10
Ist m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 kostenlos nutzbar?
m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 kann auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos lokal betrieben werden. Der gehostete Zugriff über osFoundry wird abgerechnet (Input Free (local), Output Free (local)). Sie können jederzeit zwischen lokal und gehostet wechseln.
Kann ich m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 kommerziell nutzen?
Kommerzielle Nutzung ist unter bestimmten Bedingungen erlaubt. Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung. Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Wie viel VRAM benötigt m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10?
Etwa 84 GB bei Q4-Quantization oder 334 GB bei voller FP16-Präzision. Erfordert Multi-GPU bei höherer Quantization.
Kann ich m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 lokal betreiben?
Ja. m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 besonders gut?
m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 in osFoundry?
Fügen Sie Ihren dervig-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10 im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle zu und nutzen Sie es anschließend im Chat, in Room Apps über invokeAI oder in Ihren eigenen Anwendungen.
Veröffentlicht von dervig am 16. April 2026. Quelle: https://huggingface.co/dervig/m51Lab-MiniMax-M2.7-REAP-139B-A10B-NVFP4-GB10