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MiniMax

MiniMax-M2.5

Harnessbenchmark · gemessen am 13.07.2026 19:14

Benchmark-IDrun-20260722-161611-a58abe
Tool Usage Standard 1.0MoE230BRuntime: godclawQuantisierung: BF16
Punkte2.033,00von 2.980,00
Punktequote68,22%
Aufgaben bestanden16von 16
Gesamtdauer373,00s
Einordnung im Feld
12von 30 Systemen

Harnessbenchmark · Leitmetrik: Punktequote (%)

Dieser Lauf ist besser als 62 % aller vergleichbaren Systeme.
Punktequote 68 %
+25 % vs Ø 54,4
Aufgaben bestanden 16
-14 % vs Ø 18,6
Gesamtdauer 373,0 s
-84 % vs Ø 2.395,9
Verteilung im Feld10 – 91 %
Ø 54 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark?

Gemma-4-26B-A4B-itNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260722-161611-05d866
91 %
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512AMD GPU · run-20260722-161611-5f2f86
87 %
Gemma-4-26B-A4B-itAMD GPU · run-20260722-161611-12a767
82 %
MiniMax-M2.5 gleiches Modell3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260722-161611-f6cfe1
81 %
Gemma-4-26B-A4B-itAMD GPU · run-20260722-161611-9b7325
80 %
MiniMax-M2.5 gleiches Modell3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260722-161611-54019f
79 %
Gemma-4-26B-A4B-itAMD GPU · run-20260722-161611-0064a9
76 %
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512AMD GPU · run-20260722-161611-798dcc
76 %
Gemma-4-26B-A4B-itAMD GPU · run-20260722-161611-78ff78
74 %
MiniMax-M2.5-BF16-INT4-AWQNVIDIA GB10 · run-20260722-165444-51f2b3
71 %
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512AMD GPU · run-20260722-161611-23baf9
69 %
MiniMax-M2.5 dieser Lauf3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260722-161611-a58abe
68 %
MiniMax-M2.5 gleiches Modell3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260722-161611-2a2c91
65 %
MiniMax-M2.5 gleiches Modell3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260722-161610-99f36d
61 %

Hardware

GPU: 3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · 96 GB VRAM
CPU: 34x AMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores
RAM: 125 GB

Setup

Runtime: godclaw
Quantisierung: BF16
Modell: MiniMax-M2.5

Aufgaben (16)

AufgabeStatusPunkteDauer
Antwortzeit Testbestanden5 / 5017,00 s
Format Testbestanden44 / 8015,00 s
Dateisystem Setupbestanden94 / 12011,00 s
Daten Generierungbestanden94 / 15025,00 s
Parsing + Transformationbestanden140 / 20030,00 s
Fehlerbehandlung JSONbestanden101 / 15022,00 s
Python Tool Usagebestanden167 / 22024,00 s
PHP Tool Usagebestanden187 / 22015,00 s
Export + Reimportbestanden186 / 24030,00 s
Archivierungbestanden121 / 18022,00 s
Hash Berechnungbestanden114 / 20036,00 s
Textsuchebestanden59 / 18045,00 s
Idempotenz Testbestanden174 / 22021,00 s
Rechte Problembestanden189 / 22014,00 s
Final JSONbestanden190 / 25024,00 s
Finale Ausgabebestanden168 / 30022,00 s

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260722-161611-a58abe
# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : MiniMax-M2.5 # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260722-161611-a58abe # GPU : 3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition # CPU : 34x AMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores # RAM : 125 GB bench@llm-benchmark:~$ /usr/bin/python3 /usr/local/bin/vllm serve \ --model mratsim/MiniMax-M2.5-BF16-INT4-AWQ \ --served-model-name MiniMax-M2.5 \ --tensor-parallel-size 1 \ --pipeline-parallel-size 3 \ --max-model-len 164000 \ --gpu-memory-utilization 0.90 \ --load-format safetensors \ --trust-remote-code \ --enforce-eager \ --disable-custom-all-reduce \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser minimax_m2 \ --reasoning-parser minimax_m2_append_think
Enginevllm
ModellaliasMiniMax-M2.5
Kontextlaenge164000
Modellpfadmratsim/MiniMax-M2.5-BF16-INT4-AWQ
AliasMiniMax-M2.5
Tensor-Parallel1
Pipeline-Parallel3
Kontext164000
GPU-Speicher0.90
Load-Formatsafetensors
Trust-Remote-Codeaktiv
Enforce-Eageraktiv
Custom-AllReduce ausaktiv
Auto-Tool-Choiceaktiv
Tool-Parserminimax_m2
Reasoning-Parserminimax_m2_append_think

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