MiniMax
MiniMax-M2.7-AWQ-4bit
Harnessbenchmark · gemessen am 19.07.2026 22:46
Benchmark-ID
run-20260722-165445-bc5ac0Tool-Parcours Dossier 40 V1.0MoE230BRuntime: godclawQuantisierung: AWQ
Punkte3.641,00von 5.960,00
Punktequote61,09%
Aufgaben bestanden40von 40
Gesamtdauer8.209,00s
Einordnung im Feld
15von 30 Systemen
Harnessbenchmark · Leitmetrik: Punktequote (%)
Dieser Lauf ist besser als 52 % aller vergleichbaren Systeme.
Punktequote
61 %
+12 % vs Ø 54,4
Aufgaben bestanden
40
+115 % vs Ø 18,6
Gesamtdauer
8.209,0 s
+243 % vs Ø 2.395,9
Verteilung im Feld10 – 91 %
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-M2.53× 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-M2.53× 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-M2.53× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260722-161611-a58abe
68 %
MiniMax-M2.53× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260722-161611-2a2c91
65 %
MiniMax-M2.53× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260722-161610-99f36d
61 %
MiniMax-M2.7-AWQ-4bit dieser LaufNVIDIA GB10 · run-20260722-165445-bc5ac0
61 %
Hardware
GPU: NVIDIA GB10 · 128 GB VRAM
CPU: NVIDIA Grace
RAM: 120 GB
Setup
Runtime: godclaw
Quantisierung: AWQ
Modell: MiniMax-M2.7-AWQ-4bit
Aufgaben (40)
| Aufgabe | Status | Punkte | Dauer |
|---|---|---|---|
| Arbeitsstruktur anlegen | bestanden | 5 / 50 | 7.208,00 s |
| Startdatei schreiben | bestanden | 17 / 60 | 16,00 s |
| Datei zuruecklesen | bestanden | 38 / 50 | 4,00 s |
| CSV mit Testdaten | bestanden | 56 / 80 | 10,00 s |
| Struktur pruefen | bestanden | 49 / 60 | 4,00 s |
| Recherche RAG | bestanden | 125 / 150 | 11,00 s |
| Recherche Hersteller | bestanden | 19 / 120 | 42,00 s |
| Recherche sichern | bestanden | 58 / 100 | 14,00 s |
| Webseite auswerten | bestanden | 41 / 140 | 47,00 s |
| Seite im Browser oeffnen | bestanden | 160 / 180 | 11,00 s |
| Modellvergleich | bestanden | 20 / 200 | 145,00 s |
| Quellenliste | bestanden | 63 / 90 | 10,00 s |
| Wissenskategorien sichten | bestanden | 70 / 100 | 10,00 s |
| Wissenseintrag anlegen | bestanden | 175 / 220 | 17,00 s |
| Wissenseintrag pruefen | bestanden | 101 / 120 | 7,00 s |
| Wissenseintrag ergaenzen | bestanden | 173 / 200 | 9,00 s |
| Versionen zaehlen | bestanden | 92 / 140 | 17,00 s |
| Wissen durchsuchen | bestanden | 104 / 130 | 10,00 s |
| Firma erfassen | bestanden | 69 / 180 | 41,00 s |
| Person verknuepfen | bestanden | 165 / 220 | 21,00 s |
| Fakt hinterlegen | bestanden | 16 / 160 | 56,00 s |
| Entitaet suchen | bestanden | 42 / 140 | 35,00 s |
| Aufgabenliste anlegen | bestanden | 98 / 130 | 11,00 s |
| Aufgaben ergaenzen | bestanden | 134 / 170 | 14,00 s |
| Boards sichten | bestanden | 80 / 120 | 15,00 s |
| Board-Aufgabe anlegen | bestanden | 119 / 190 | 25,00 s |
| CSV nach JSON | bestanden | 121 / 180 | 22,00 s |
| JSON validieren | bestanden | 112 / 140 | 10,00 s |
| Defektes JSON reparieren | bestanden | 178 / 220 | 16,00 s |
| Pruefsummen | bestanden | 140 / 160 | 7,00 s |
| Volltextsuche | bestanden | 117 / 150 | 11,00 s |
| Archiv packen | bestanden | 157 / 170 | 5,00 s |
| Bestandsaufnahme | bestanden | 88 / 120 | 12,00 s |
| Titelbild erzeugen | bestanden | 25 / 250 | 128,00 s |
| Bild pruefen | bestanden | 117 / 130 | 5,00 s |
| Merken | bestanden | 135 / 150 | 5,00 s |
| Erinnern | bestanden | 39 / 120 | 30,00 s |
| Fachfrage delegieren | bestanden | 25 / 230 | 89,00 s |
| Gesamtbericht | bestanden | 134 / 240 | 44,00 s |
| Abschluss | bestanden | 164 / 200 | 15,00 s |
Konfiguration
# LLM-Benchmark Konfiguration
# Modell : MiniMax-M2.7-AWQ-4bit
# Engine : vLLM
# Run-ID : run-20260722-165445-bc5ac0
# GPU : NVIDIA GB10
# CPU : NVIDIA Grace
# RAM : 120 GB
bench@llm-benchmark:~$ /usr/bin/python /usr/local/bin/vllm serve cyankiwi/MiniMax-M2.7-AWQ-4bit \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000 \
--tensor-parallel-size 2 \
--distributed-executor-backend ray \
--gpu-memory-utilization 0.8 \
--max-model-len 196608 \
--max-num-seqs 4 \
--load-format fastsafetensors \
--tool-call-parser minimax_m2 \
--reasoning-parser minimax_m2 \
--enable-auto-tool-choice \
--kv-cache-dtype fp8_e4m3 \
--enable-prefix-caching \
--trust-remote-code \
--enforce-eager \
--served-model-name cyankiwi/MiniMax-M2.7-AWQ-4bit
| Engine | vllm |
| Modellalias | cyankiwi/MiniMax-M2.7-AWQ-4bit |
| Kontextlaenge | 196608 |
| Tensor-Parallel | 2 |
| Executor-Backend | ray |
| GPU-Speicher | 0.8 |
| Kontext | 196608 |
| Max-Sequenzen | 4 |
| Load-Format | fastsafetensors |
| Tool-Parser | minimax_m2 |
| Reasoning-Parser | minimax_m2 |
| Auto-Tool-Choice | aktiv |
| KV-Cache-Dtype | fp8_e4m3 |
| Prefix-Caching | aktiv |
| Trust-Remote-Code | aktiv |
| Enforce-Eager | aktiv |
| Alias | cyankiwi/MiniMax-M2.7-AWQ-4bit |