MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16
MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 ist ein 172 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell von MJPansa, veröffentlicht am 15. April 2026. MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 is an open-weights chat model with roughly 172 billion parameters.
by MJPansa · 172 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren MJPansa-API-Key ein. osFoundry erkennt MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 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
MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 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 MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 ausführen
MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 läuft auf ein Multi-GPU-Setup oder H200 141GB mit Q4 (~104 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert mehrere H100/H200-GPUs bei FP16 (~413 GB).
MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 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 MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16
Ist MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 kostenlos nutzbar?
MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 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 MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 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 MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16?
Etwa 104 GB bei Q4-Quantization oder 413 GB bei voller FP16-Präzision. Erfordert Multi-GPU bei höherer Quantization.
Kann ich MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 lokal betreiben?
Ja. MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 besonders gut?
MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 in osFoundry?
Fügen Sie Ihren MJPansa-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16 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 MJPansa am 15. April 2026. Quelle: https://huggingface.co/MJPansa/MiniMax-M2.7-REAP-172B-A10B-AutoRound-W4A16