MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit
Model chat MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit dari bullerwins memuat 172 miliar parameter ke dalam sebuah . MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit is an open-weights chat model with roughly 172 billion parameters.
by bullerwins · 172B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key bullerwins Anda. osFoundry menemukan MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit secara otomatis — tetapkan ke peran Maestro (router, direct, orchestrator, atau fallback) di tab Pipeline dan model ini langsung aktif di setiap chat. Key Anda, akun provider Anda — tanpa markup token.
Deploy endpoint khusus
MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit bersifat open-weights — jalankan secara lokal tanpa biaya, atau deploy endpoint GPU khusus di workspace Anda untuk kapasitas tercadangkan tanpa rate limit.
Gunakan di Room App
Room App mendeklarasikan fitur AI di manifest mereka, lalu memanggilnya dengan invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Panggil dari aplikasi Anda sendiri
Setelah sebuah model terhubung ke workspace Anda, Anda dapat meng-host-nya sebagai API dan mengaksesnya dari layanan, skrip, atau CI Anda sendiri — di luar osFoundry.
Hardware apa yang dapat menjalankan MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit
MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit berjalan di setup multi-GPU atau H200 141GB pada Q4 (~104 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan beberapa GPU H100/H200 pada FP16 (~413 GB).
MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit
Apakah MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit gratis untuk digunakan?
MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit gratis untuk dijalankan secara lokal pada hardware Anda sendiri. Akses ter-host melalui osFoundry dikenakan biaya (input Free (local), output Free (local)). Anda dapat beralih antara lokal dan ter-host kapan saja.
Bisakah saya menggunakan MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Berapa VRAM yang dibutuhkan MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit?
Sekitar 104 GB pada kuantisasi Q4, atau 413 GB pada presisi FP16 penuh. Membutuhkan multi-GPU pada kuantisasi yang lebih tinggi.
Bisakah saya menjalankan MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit secara lokal?
Ya. MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit?
MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit di osFoundry?
Tempelkan API key bullerwins Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh bullerwins pada 19 April 2026. Sumber: https://huggingface.co/bullerwins/MiniMax-M2.7-REAP-172B-AWQ-8bit