MiniMax · 2026-02 · MoE épars
MiniMax-M2.5
MiniMax-M2.5 est un Transformer à attention groupée (GQA) publié par MiniMax en 2026-02, avec 62 couches, une dimension cachée de 3072 et une fenêtre de contexte de 196,608 tokens.
Pile de couches
Faits clés
| Laboratoire | MiniMax |
|---|---|
| Publication | 2026-02 |
| Paramètres | 228.3 Md |
| Actifs | 10.6 Md |
| Contexte | 196,608 tokens |
| Attention | GQA (48:8) |
| Couches | 62 |
| Dimension cachée | 3,072 |
| Têtes d'attention | 48 |
| Vocabulaire | 200,064 |
| Encodage positionnel | RoPE |
| Normalisation | RMSNorm |
| Activation | silu |
| Précision | fp8 |
| Classe d'architecture | MiniMaxM2ForCausalLM |
Vue d'ensemble de l'architecture
Attention
attention groupée (GQA) — 48 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=5,000,000.
FFN / MoE
C’est un mélange d’experts épars : 256 experts routés avec routage top-8 ; environ 10.6Md de paramètres sont actifs par token.
La configuration embarque 3 couches supplémentaires de prédiction multi-tokens (MTP) servant à accélérer le décodage.
Comparaison champ à champ
Comparé au modèle précédent du même labo ; à défaut, au modèle structurellement le plus proche. La colonne ratio = ce modèle ÷ le modèle comparé.
Comparaison complète avec le prédécesseur MiniMax-M2
| Modèle | MiniMax-M2.5 | MiniMax-M2 | Ratio |
|---|---|---|---|
| model_type | minimax_m2 | minimax_m2 | ＝ |
| architectures | MiniMaxM2ForCausalLM | MiniMaxM2ForCausalLM | ＝ |
| hidden_size | 3072 | 3072 | ≈1 |
| num_hidden_layers | 62 | 62 | ≈1 |
| num_attention_heads | 48 | 48 | ≈1 |
| num_key_value_heads | 8 | 8 | ≈1 |
| head_dim | 128 | 128 | ≈1 |
| intermediate_size | 1536 | 1536 | ≈1 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| num_experts_per_tok | 8 | 8 | ≈1 |
| rope_theta | 5000000 | 5000000 | ≈1 |
| max_position_embeddings | 196608 | 196608 | ≈1 |
| rms_norm_eps | 0.000001 | 0.000001 | ≈1 |
| vocab_size | 200064 | 200064 | ≈1 |
| attn_type_list | 1×62 | 1×62 | ＝ |
| mtp_transformer_layers | 1 | 1 | ≈1 |
| num_local_experts | 256 | 256 | ≈1 |
| num_mtp_modules | 3 | 3 | ≈1 |
| qk_norm_type | per_layer | per_layer | ＝ |
| rotary_dim | 64 | 64 | ≈1 |
| scoring_func | sigmoid | sigmoid | ＝ |
| shared_intermediate_size | 0 | 0 | ＝ |
| tie_word_embeddings | false | false | ＝ |
| transformers_version | 4.46.1 | 4.57.1 | ≠ |
| use_cache | true | true | ＝ |
| use_mtp | true | true | ＝ |
Architectures les plus proches
- MiniMax-M2 (MiniMax, 2025-10) 1.000
- MiniMax-M2.7 (MiniMax, 2026-04) 1.000
- Qwen3.8-Flash-Next (Qwen, 2026-08) 0.934
- GLM-4.5-Air (GLM, 2025-07) 0.934
- Qwen3-Next 80B A3B (Qwen, 2025-09) 0.933
- Qwen3-Coder-Next (Qwen, 2026-01) 0.933
La similarité varie de 0 (aucune caractéristique catégorielle commune) à 1 (profils identiques).
Champs bruts du config.json
28 champs
| architectures | MiniMaxM2ForCausalLM |
|---|---|
| attn_type_list | 1×62 |
| head_dim | 128 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 3072 |
| intermediate_size | 1536 |
| max_position_embeddings | 196608 |
| model_type | minimax_m2 |
| mtp_transformer_layers | 1 |
| num_attention_heads | 48 |
| num_experts_per_tok | 8 |
| num_hidden_layers | 62 |
| num_key_value_heads | 8 |
| num_local_experts | 256 |
| num_mtp_modules | 3 |
| qk_norm_type | per_layer |
| rms_norm_eps | 0.000001 |
| rope_theta | 5000000 |
| rotary_dim | 64 |
| scoring_func | sigmoid |
| shared_intermediate_size | 0 |
| tie_word_embeddings | false |
| transformers_version | 4.46.1 |
| use_cache | true |
| use_mtp | true |
| use_qk_norm | true |
| use_routing_bias | true |
| vocab_size | 200064 |