# MiniMax-M2.5 の GPU 要件

MiniMax-M2.5 のパラメータ数は 229B です。推論で動かすには、16 ビットで約 549 GB、8 ビットで約 274 GB、4 ビットで約 137 GB の GPU メモリを見込んでください。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。

Mixture of Experts モデルです。エキスパートは 256 個で、トークンごとにそのうち 8 個が働きます。すべてのエキスパートが GPU メモリに載るため、メモリは 229B パラメータ全体の分を見込んでください。

[Arrakis でデプロイする](/console/#/models?model=MiniMaxAI/MiniMax-M2.5)。

## 推論で動かすのに必要なもの

| 精度 | メモリと最小構成 |
|---|---|
| 16 ビット | 549 GB：[H200](/ja/gpus/h200.html.md) × 4、4 枚で 1 時間あたり $16.12 から |
| 8 ビット | 274 GB：[H200](/ja/gpus/h200.html.md) × 2、2 枚で 1 時間あたり $8.06 から |
| 4 ビット | 137 GB：[H200](/ja/gpus/h200.html.md) 1 枚、GPU 1 時間あたり $4.03 から |

## ファインチューニングに必要なもの

| メソッド | メモリと最小構成 |
|---|---|
| QLoRA | 160 GB：[B200](/ja/gpus/b200.html.md) 1 枚、GPU 1 時間あたり $6.79 から |
| LoRA | 549 GB：[H200](/ja/gpus/h200.html.md) × 4、4 枚で 1 時間あたり $16.12 から |
| フルファインチューニング | 3,659 GB：8 GPU マシン 1 台を超える |

## モデルについて

| | |
|---|---|
| パラメータ数 | `229B` |
| エキスパート数 | `256` |
| トークンごとのエキスパート数 | `8` |
| コンテキスト長（トークン） | `196,608` |
| 公開時の精度 | `FP8` |
| ライセンス | `other` |
| 公開日 | `2026-02-12` |
| 重み | [MiniMaxAI/MiniMax-M2.5](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.5) |

## 自分で動かす

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

## よくある質問

**MiniMax-M2.5 にはどれだけの GPU メモリが必要ですか？** 推論で動かすには、16 ビットで約 549 GB、8 ビットで約 274 GB、4 ビットで約 137 GB です。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。ファインチューニングには、QLoRA で約 160 GB、LoRA で約 549 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 3,659 GB が必要です（活性化を除く）。

**MiniMax-M2.5 は GPU 1 枚で動きますか？** はい、量子化すれば動きます。4 ビットで約 137 GB 必要で、H200 1 枚に収まります。16 ビットでは H200 4 枚が必要です。

**MiniMax-M2.5 を動かす費用はいくらですか？** 16 ビットなら H200 4 枚、4 ビットなら H200 1 枚が必要です。このページの各構成には、Arrakis での現在の GPU 1 時間あたりの最安値を表示しています。料金は前払い残高から 1 時間単位で支払います。

**Arrakis で MiniMax-M2.5 をデプロイするには？** Arrakis コンソールで Models を開き、MiniMaxAI/MiniMax-M2.5 を貼り付け、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。


ほかのモデル：[/models](/ja/models.html.md)。