Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 15 lutego 2026
Model MoE MiniMax o 230B parametrów, osiągający 80,2% na SWE-bench — technicznie przewyższając Claude Opus 4.6 na tym benchmarku — przy 22,7× niższym koszcie tokenów wyjściowych. Obsługuje kontekst do 1 mln tokenów i ma możliwości multimodalne. Dostępny na zmodyfikowanej licencji MIT wymagającej podania autorstwa. Głównie przez API, ale możliwy do samodzielnego hostowania na infrastrukturze wielu GPU.
| Licence | What it permits | Applies to |
|---|---|---|
Modified MIT | Commercial use permitted Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution. | MiniMax M2.5 230B |
| MiniMax M2.5 230B | Min 140 GB VRAM · Q4_K_M · 1,000,000 ctx · |
The cheapest GPU that runs MiniMax M2.5 locally (min 140 GB VRAM) is the Apple M2 Ultra (192 GB).
Install Ollama then run: ollama run
Minimum VRAM: 140 GB. For best results use Q4_K_M quantization.
MiniMax M2.5 needs about 140 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: MiniMax M2.5 230B (140 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
MiniMax M2.5's smallest variant needs about 140 GB, which exceeds a single RTX 4090 (24 GB). Use multiple GPUs, a higher-VRAM card, or Apple Silicon with large unified memory.
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for MiniMax M2.5 in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
Install Ollama, then run: ollama run . This downloads MiniMax M2.5 and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.