MiniMax · 2026-04 · MoE sparsa
MiniMax-M2.7
MiniMax-M2.7 è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da MiniMax nel 2026-04, con 62 strati, dimensione nascosta 3072 e una finestra di contesto di 204,800 token.
Pila di strati
Dati chiave
| Laboratorio | MiniMax |
|---|---|
| Pubblicazione | 2026-04 |
| Parametri | 228.3 mld |
| Attivi | 10.6 mld |
| Contesto | 204,800 tokens |
| Attention | GQA (48:8) |
| Strati | 62 |
| Dim. nascosta | 3,072 |
| Teste di attention | 48 |
| Vocabolario | 200,064 |
| Codifica posizionale | RoPE |
| Normalizzazione | RMSNorm |
| Attivazione | silu |
| Precisione | fp8 |
| Classe architetturale | MiniMaxM2ForCausalLM |
Panoramica dell'architettura
Attention
attention grouped-query (GQA) — 48 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=5,000,000.
FFN / MoE
È un mixture-of-experts sparso con 256 esperti instradati e routing top-8; circa 10.6 milioni di parametri sono attivi per token.
La configurazione include 3 strati extra di predizione multi-token (MTP) usati per accelerare il decodice.
Confronto campo per campo
Confronto con il modello precedente dello stesso laboratorio; in assenza, col modello strutturalmente più vicino. La colonna rapporto = questo modello ÷ modello di confronto.
Confronto completo con il predecessore MiniMax-M2.5
| Modello | MiniMax-M2.7 | MiniMax-M2.5 | Rapporto |
|---|---|---|---|
| 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 | 204800 | 196608 | ×1.04 |
| rms_norm_eps | 0.000001 | 0.000001 | ≈1 |
| vocab_size | 200064 | 200064 | ≈1 |
| attn_type_list | 1×62 | 1×62 | ＝ |
| dtype | bfloat16 | — | |
| 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 | 4.46.1 | ＝ |
| use_cache | true | true | ＝ |
Architetture più simili
- MiniMax-M2 (MiniMax, 2025-10) 1.000
- MiniMax-M2.5 (MiniMax, 2026-02) 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
I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).
Campi grezzi del config.json
29 campi
| architectures | MiniMaxM2ForCausalLM |
|---|---|
| attn_type_list | 1×62 |
| dtype | bfloat16 |
| head_dim | 128 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 3072 |
| intermediate_size | 1536 |
| max_position_embeddings | 204800 |
| 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 |