# Besoins GPU de MiniMax-M2.5

MiniMax-M2.5 compte 229B paramètres. Pour le servir, prévoyez environ 549 Go de mémoire GPU en 16 bits, 274 Go en 8 bits ou 137 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations.

C’est un modèle à mélange d’experts : 256 experts, dont 8 actifs pour chaque token. Tous restent en mémoire GPU : prévoyez la mémoire pour l’ensemble des 229B paramètres.

[Déployez-le sur Arrakis](/console/#/models?model=MiniMaxAI/MiniMax-M2.5).

## Ce qu’il faut pour le servir

| Précision | Mémoire et plus petite configuration |
|---|---|
| 16 bits | 549 Go : 4 × [H200](/fr/gpus/h200.html.md), à partir de 16,12 $ de l’heure pour les 4 |
| 8 bits | 274 Go : 2 × [H200](/fr/gpus/h200.html.md), à partir de 8,06 $ de l’heure pour les 2 |
| 4 bits | 137 Go : un [H200](/fr/gpus/h200.html.md), à partir de 4,03 $ par heure de GPU |

## Ce qu’il faut pour l’affiner

| Méthode | Mémoire et plus petite configuration |
|---|---|
| QLoRA | 160 Go : un [B200](/fr/gpus/b200.html.md), à partir de 6,79 $ par heure de GPU |
| LoRA | 549 Go : 4 × [H200](/fr/gpus/h200.html.md), à partir de 16,12 $ de l’heure pour les 4 |
| Fine-tuning complet | 3 659 Go : plus d’une machine à 8 GPU |

## À propos du modèle

| | |
|---|---|
| Paramètres | `229B` |
| Experts | `256` |
| Experts par token | `8` |
| Fenêtre de contexte (tokens) | `196,608` |
| Publié en | `FP8` |
| Licence | `other` |
| Date de publication | `2026-02-12` |
| Poids | [MiniMaxAI/MiniMax-M2.5](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.5) |

## Servez-le vous-même

```
vllm serve MiniMaxAI/MiniMax-M2.5 --tensor-parallel-size 4
```

## Questions

**De combien de mémoire GPU MiniMax-M2.5 a-t-il besoin ?** Pour le servir, environ 549 Go en 16 bits, 274 Go en 8 bits et 137 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations. Pour l’affiner, environ 160 Go avec QLoRA, 549 Go avec LoRA et 3 659 Go pour un fine-tuning complet avec Adam, hors activations.

**Puis-je faire tourner MiniMax-M2.5 sur un seul GPU ?** Oui, quantifié. En 4 bits, il lui faut environ 137 Go, ce qui tient sur un H200. En 16 bits, il lui faut 4 GPU H200.

**Combien coûte l’exécution de MiniMax-M2.5 ?** En 16 bits, il lui faut 4 GPU H200 ; en 4 bits, un H200. Chaque configuration de cette page affiche le prix le plus bas par heure de GPU sur Arrakis en ce moment, et vous payez à l’heure depuis un solde prépayé.

**Comment déployer MiniMax-M2.5 sur Arrakis ?** Ouvrez Models dans la console Arrakis, collez MiniMaxAI/MiniMax-M2.5, choisissez vLLM, SGLang ou llama.cpp, et louez un GPU sur lequel il tient. Vous obtenez un endpoint compatible OpenAI avec sa propre clé d’API, et un accès SSH root à la machine.


Plus de modèles : [/models](/fr/models.html.md).