MiniMax M2.5 (229B-A10B) en RTX 4090 D (24GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

MiniMax M2.5 (229B-A10B) (228.69B total, 10B activos, MoE Disperso + GQA) requiere 128.84 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 131.34 GiB totales a 8K de contexto y 137.15 GiB a 32K en RTX 4090 D (~9.1 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

Ver Informe Detallado →
24 GB · 1008 GB/s
Supera la Memoria GPU Disponible
Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗
Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 131.34 GiB (141.03 GB) / 24 GiB (547%)
Pesos del Modelo: 128.84 GiB Caché KV y Estado: 1.94 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB
Memoria GPU Requerida
131.34 GiB
141.03 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
22.8 GiB
24 GB (física)
Margen de Seguridad
-108.54 GiB
547% utilización
Velocidad Decode Est.
~9.1 tok/s
10B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~3770 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~1086 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$79.06
MoE Disperso + GQA · Custom

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual
Instinct MI300X 192GB (192GB)
~$15,000
Mejor Calidad-Precio / Usada
2x A100 80GB SXM
160GB · ~$24,000
Memoria Unificada Apple
Mac Studio M4 Ultra 256GB
~$5,999
Cloud Desde
DigitalOcean · $2.59 / h
1x Instinct MI300X 192GB

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/MiniMax-M2.5-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve MiniMaxAI/MiniMax-M2.5 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~1086ms · ~9.1 tok/s)
[MiniMax M2.5 (229B-A10B) · 131.34 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-04
Amortización de compra
~21.1 meses
Electricidad local est.: $15.96 / mes
Proveedor Instancia Recomendada VRAM Total Tarifa por Hora Costo Mensual Estimado Facturación Desplegar
RunPod 1x B200 180GB (Nube Comunitaria) 180 GB $5.98 / h $727.17 / mes Por segundo Lanzar GPU ↗
Vast.ai 1x B200 180GB (Host Verificado) 180 GB $7.50 / h $912.24 / mes Spot / Bajo demanda Lanzar GPU ↗
Vultr ($300 Free Credit*) 4x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*) 192 GB $6.68 / h $812.77 / mes Por hora Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU 4x L40S 48GB (Instancia Dedicada) 192 GB $6.68 / h $812.77 / mes Por hora Lanzar GPU ↗
DigitalOcean 1x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada) 192 GB $2.59 / h $314.94 / mes Por segundo Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — MiniMax M2.5 (229B-A10B)

QLoRA (4b) Supera la Memoria GPU Disponible
131.28 GiB
Pesos del Modelo: 128.84 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.4 GiB · Act: 1.04 GiB
GPU Recomendada: Instinct MI300X 192GB (192GB)
LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible
429.66 GiB
Pesos del Modelo: 426.07 GiB · Gradientes + Optimizador: 2.2 GiB · Act: 1.39 GiB
GPU Recomendada: 4x H200 141GB SXM (564GB)
FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible
1749.33 GiB
Pesos del Modelo: 426.07 GiB · Gradientes + Optimizador: 1320.82 GiB · Act: 2.44 GiB
GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Una sola RTX 4090 D (24GB) no alcanza para cargar MiniMax M2.5 (229B-A10B) en 4 bits (131.34 GiB a 8K). Usa paralelismo tensorial multi-GPU, offload a RAM o alquila una GPU de mayor capacidad.

Ajuste de KV Cache y Motor

MiniMax M2.5 (229B-A10B) utiliza topología MoE Disperso + GQA (228.69B totales, 10B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.94 GiB a 7.75 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 3.87 GiB en 32K (total 133.28 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

MiniMax M2.5 (229B-A10B) VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 130.36 GiB, 8K: 131.34 GiB, 32K: 137.15 GiB, 128K: 160.4 GiB) 4K 130.36 GiB (KV 0.97 GiB) 8K 131.34 GiB (KV 1.94 GiB) 32K 137.15 GiB (KV 7.75 GiB) 128K 160.4 GiB (KV 31 GiB) RTX 4090 D (24GB)
Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — MiniMax M2.5 (229B-A10B) @ 8K

Formato de Cuantización Pesos (GiB) Caché KV VRAM Total (GiB) Velocidad Decode Compatibilidad (RTX 4090 D) GPU Recomendada Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (FP8) 426.07 GiB 1.94 GiB 428.57 GiB (460.17 GB) ~2.8 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Requiere Multi-GPU Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) 226.44 GiB 1.94 GiB 228.94 GiB (245.82 GB) ~5.2 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Instinct MI325X 256GB (256GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) 174.87 GiB 1.94 GiB 177.37 GiB (190.45 GB) ~6.7 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Instinct MI325X 256GB (256GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) 151.16 GiB 1.94 GiB 153.66 GiB (164.99 GB) ~7.7 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Instinct MI300X 192GB (192GB) Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) 128.84 GiB 1.94 GiB 131.34 GiB (141.03 GB) ~9.1 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Instinct MI300X 192GB (192GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) 113.53 GiB 1.94 GiB 116.03 GiB (124.59 GB) ~10.3 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Instinct MI300X 192GB (192GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) 101.77 GiB 1.94 GiB 104.27 GiB (111.96 GB) ~11.5 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Instinct MI300X 192GB (192GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) 80.02 GiB 1.94 GiB 82.52 GiB (88.61 GB) ~14.8 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede RTX 4090 D (24GB) ejecutar MiniMax M2.5 (229B-A10B)?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, MiniMax M2.5 (229B-A10B) requiere 131.34 GiB de VRAM total (128.84 GiB pesos + 1.94 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 22.8 GiB utilizables en RTX 4090 D, alcanzando ~9.1 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita MiniMax M2.5 (229B-A10B) con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 7.75 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 137.15 GiB (147.26 GB decimales).

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