MiniMax-M2.7
Harnessbenchmark · gemessen am 15.07.2026 13:37
run-20260722-165445-4bc8a8Harnessbenchmark · Leitmetrik: Punktequote (%)
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
Hardware
GPU: NVIDIA GB10 · 128 GB VRAM
CPU: NVIDIA Grace
RAM: 120 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. GX10
Setup
Runtime: godclaw
Quantisierung: -
Treiber: NVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1
Modell: MiniMax-M2.7
Aufgaben (16)
| Aufgabe | Status | Punkte | Dauer |
|---|---|---|---|
| Antwortzeit Test | bestanden | 26 / 50 | 8,00 s |
| Format Test | bestanden | 8 / 80 | 68,00 s |
| Dateisystem Setup | bestanden | 12 / 120 | 47,00 s |
| Daten Generierung | bestanden | 15 / 150 | 71,00 s |
| Parsing + Transformation | bestanden | 20 / 200 | 154,00 s |
| Fehlerbehandlung JSON | bestanden | 35 / 150 | 51,00 s |
| Python Tool Usage | bestanden | 22 / 220 | 139,00 s |
| PHP Tool Usage | bestanden | 86 / 220 | 61,00 s |
| Export + Reimport | bestanden | 24 / 240 | 126,00 s |
| Archivierung | bestanden | 96 / 180 | 31,00 s |
| Hash Berechnung | bestanden | 20 / 200 | 81,00 s |
| Textsuche | bestanden | 18 / 180 | 64,00 s |
| Idempotenz Test | bestanden | 22 / 220 | 206,00 s |
| Rechte Problem | bestanden | 145 / 220 | 34,00 s |
| Final JSON | bestanden | 75 / 250 | 70,00 s |
| Finale Ausgabe | bestanden | 234 / 300 | 11,00 s |
MiniMax-M2.7 auf verschiedener Hardware
Alle veröffentlichten Performance-Läufe dieses Modells – jede Blase eine Variante: Position = Prefill (X) × Generation (Y), Blasengröße = Anzahl Läufe. Näher oben rechts = schneller. ★ Gold markiert = dieser Benchmark.
GPUnach Grafikkarte
CPUnach Prozessor
MBnach Mainboard
DRVnach Treiber
Mario Alka Administrator
Ich bin Unternehmer, Softwareentwickler und KI-Enthusiast. Seit vielen Jahren entwickle ich Unternehmenssoftware und beschäftige mich inzwischen fast täglich mit lokalen LLMs, KI-Agenten und leistungsfähiger KI-Hardware.
Mit LLM-Benchmark.de möchte ich eine Plattform schaffen, auf der Modelle, GPUs und Agenten objektiv und reproduzierbar miteinander verglichen werden.

