What is MiniMax M2.7 and what makes it significant for AI applications?

MiniMax M2.7 is an advanced sparse mixture-of-experts (MoE) model, building upon the MiniMax M2.5, designed to enhance scalable agentic workflows and complex AI applications. Its significance lies in its ability to handle demanding tasks in areas like reasoning, ML research, and software engineering with high efficiency. It boasts a total of 230 billion parameters, yet only activates about 10 billion per token, achieving a high capability while keeping inference costs remarkably low. This makes it a powerful and cost-effective solution for enterprises leveraging AI.

How does MiniMax M2.7's Mixture-of-Experts (MoE) architecture contribute to its efficiency and performance?

The MoE architecture of MiniMax M2.7 allows it to combine the strengths of multiple specialized 'expert' networks. Instead of engaging all 230 billion parameters for every task, a top-k expert routing mechanism dynamically selects and activates only the most relevant 8 experts (approximately 10 billion parameters) per token. This selective activation maintains the model's immense capacity while drastically reducing the computational load and inference costs. Further enhancements like Rotary Position Embeddings (RoPE) and Query-Key Root Mean Square Normalization (QK RMSNorm) ensure stable training and superior performance, particularly for complex tasks.

What are the key inference optimizations developed for MiniMax M2.7 on NVIDIA platforms?

NVIDIA, in collaboration with the open-source community, has implemented two significant optimizations for MiniMax M2.7, integrated into vLLM and SGLang. The first is the **QK RMS Norm Kernel**, which fuses computation and communication to normalize query and key together, reducing overhead and improving throughput. The second is **FP8 MoE integration**, utilizing NVIDIA TensorRT-LLM's specialized kernel for MoE models, boosting performance and efficiency through reduced precision. These optimizations have resulted in substantial throughput improvements of up to 2.5x with vLLM and 2.7x with SGLang on NVIDIA Blackwell Ultra GPUs.

How does NVIDIA NemoClaw simplify the deployment of agentic workflows with MiniMax M2.7?

NVIDIA NemoClaw is an open-source reference stack that streamlines the deployment and operation of OpenClaw always-on assistants, especially with models like MiniMax M2.7. It integrates with NVIDIA OpenShell, providing a secure and managed environment for running autonomous agents. NemoClaw simplifies the complex setup often associated with agentic AI, offering a 'one-click launchable' solution on the NVIDIA Brev cloud AI GPU platform. This significantly reduces the time and effort required for developers to provision, configure, and manage environments for their agentic AI projects.

Can MiniMax M2.7 be fine-tuned or customized for specific enterprise needs?

Yes, MiniMax M2.7 is fully amenable to fine-tuning and post-training to meet specific enterprise requirements. Developers can leverage the open-source NVIDIA NeMo AutoModel library, part of the NVIDIA NeMo Framework, which provides specific recipes and documentation for fine-tuning M2.7 using the latest checkpoints from Hugging Face. Additionally, the NeMo RL (Reinforcement Learning) library offers advanced methods and sample recipes for reinforcement learning on MiniMax M2.7, allowing for sophisticated model refinement and adaptation to unique datasets or behavioral objectives, thus maximizing its utility in specialized applications.

What kinds of applications or industries primarily benefit from MiniMax M2.7's capabilities?

MiniMax M2.7 is engineered to excel in complex AI applications and agentic workflows across various fields. Industries and applications benefiting from its capabilities include, but are not limited to, advanced reasoning systems, intricate ML research workflows, sophisticated software development tools, and demanding office automation tasks. Its efficient MoE architecture and large context length make it particularly well-suited for scenarios requiring deep understanding, multi-step planning, and autonomous decision-making, where traditional models might struggle with scalability or cost-effectiveness.

MiniMax M2.7: مقیاس‌گذاری گردش کارهای عامل‌محور روی پلتفرم‌های NVIDIA

title: "MiniMax M2.7: مقیاس‌گذاری گردش کارهای عامل‌محور روی پلتفرم‌های NVIDIA" slug: "minimax-m2-7-advances-scalable-agentic-workflows-on-nvidia-platforms-for-complex-ai-applications" date: "2026-04-12" lang: "fa" source: "https://developer.nvidia.com/blog/minimax-m2-7-advances-scalable-agentic-workflows-on-nvidia-platforms-for-complex-ai-applications/" category: "هوش مصنوعی سازمانی" keywords:

MiniMax M2.7
NVIDIA
هوش مصنوعی عامل‌محور
گردش کارهای مقیاس‌پذیر
ترکیب خبرگان
مدل‌های MoE
vLLM
SGLang
NVIDIA NemoClaw
NeMo Framework
استنتاج هوش مصنوعی
شتاب‌دهی GPU meta_description: "MiniMax M2.7، یک مدل قدرتمند ترکیب خبرگان، گردش کارهای عامل‌محور را روی پلتفرم‌های NVIDIA برای هوش مصنوعی پیچیده مقیاس‌بندی می‌کند. درباره بهینه‌سازی‌ها، استقرار و تنظیم دقیق آن بیاموزید." image: "/images/articles/minimax-m2-7-advances-scalable-agentic-workflows-on-nvidia-platforms-for-complex-ai-applications.png" image_alt: "مدل MiniMax M2.7 در حال بهبود گردش کارهای عامل‌محور روی پلتفرم‌های NVIDIA" quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
NVIDIA schema_type: "NewsArticle" reading_time: 4 faq:
question: "MiniMax M2.7 چیست و چه چیزی آن را برای کاربردهای هوش مصنوعی مهم می‌کند؟" answer: "MiniMax M2.7 یک مدل پیشرفته ترکیب پراکنده از خبرگان (MoE) است که بر پایه MiniMax M2.5 ساخته شده و برای بهبود گردش کارهای عامل‌محور مقیاس‌پذیر و کاربردهای پیچیده هوش مصنوعی طراحی شده است. اهمیت آن در توانایی آن برای انجام کارهای دشوار در زمینه‌هایی مانند استدلال، تحقیقات یادگیری ماشین و مهندسی نرم‌افزار با کارایی بالا نهفته است. این مدل مجموعاً ۲۳۰ میلیارد پارامتر دارد، اما تنها حدود ۱۰ میلیارد پارامتر در هر توکن فعال می‌شود و به قابلیت بالایی دست می‌یابد در حالی که هزینه‌های استنتاج را به طرز چشمگیری پایین نگه می‌دارد. این امر آن را به یک راه‌حل قدرتمند و مقرون‌به‌صرفه برای سازمان‌هایی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، تبدیل می‌کند."
question: "معماری ترکیب خبرگان (MoE) MiniMax M2.7 چگونه به کارایی و عملکرد آن کمک می‌کند؟" answer: "معماری MoE در MiniMax M2.7 به آن اجازه می‌دهد تا نقاط قوت چندین شبکه 'خبره' تخصصی را ترکیب کند. به جای درگیر کردن تمام ۲۳۰ میلیارد پارامتر برای هر کار، یک مکانیزم مسیریابی خبره برتر-k به صورت پویا تنها ۸ خبره مرتبط (حدود ۱۰ میلیارد پارامتر) را در هر توکن انتخاب و فعال می‌کند. این فعال‌سازی انتخابی ظرفیت عظیم مدل را حفظ می‌کند در حالی که بار محاسباتی و هزینه‌های استنتاج را به شدت کاهش می‌دهد. بهبودهای بیشتر مانند تعبیه‌های موقعیت چرخشی (RoPE) و نرمال‌سازی ریشه میانگین مربع پرس و جو-کلید (QK RMSNorm) آموزش پایدار و عملکرد برتر را، به ویژه برای کارهای پیچیده، تضمین می‌کنند."
question: "بهینه‌سازی‌های کلیدی استنتاج که برای MiniMax M2.7 روی پلتفرم‌های NVIDIA توسعه یافته‌اند، کدامند؟" answer: "NVIDIA، با همکاری جامعه متن‌باز، دو بهینه‌سازی مهم را برای MiniMax M2.7 پیاده‌سازی کرده است که در vLLM و SGLang ادغام شده‌اند. اولین مورد هسته نرمال‌سازی QK RMS است که محاسبات و ارتباطات را ادغام می‌کند تا پرس و جو و کلید را با هم نرمال‌سازی کند، سربار را کاهش داده و توان عملیاتی را بهبود می‌بخشد. دومین مورد یکپارچه‌سازی FP8 MoE است که از هسته تخصصی NVIDIA TensorRT-LLM برای مدل‌های MoE استفاده می‌کند و عملکرد و کارایی را از طریق کاهش دقت افزایش می‌دهد. این بهینه‌سازی‌ها منجر به بهبود توان عملیاتی قابل توجهی تا ۲.۵ برابر با vLLM و ۲.۷ برابر با SGLang روی GPUهای NVIDIA Blackwell Ultra شده است."
question: "NVIDIA NemoClaw چگونه استقرار گردش کارهای عامل‌محور را با MiniMax M2.7 ساده می‌کند؟" answer: "NVIDIA NemoClaw یک پشته مرجع متن‌باز است که استقرار و عملیات دستیارهای همیشه فعال OpenClaw را، به ویژه با مدل‌هایی مانند MiniMax M2.7، ساده می‌کند. این پشته با NVIDIA OpenShell ادغام می‌شود و یک محیط امن و مدیریت شده برای اجرای عوامل خودمختار فراهم می‌کند. NemoClaw راه‌اندازی پیچیده‌ای را که اغلب با هوش مصنوعی عامل‌محور مرتبط است، ساده می‌کند و یک راه‌حل 'قابل راه‌اندازی با یک کلیک' را روی پلتفرم GPU ابری هوش مصنوعی NVIDIA Brev ارائه می‌دهد. این امر زمان و تلاش مورد نیاز برای توسعه‌دهندگان را برای تامین، پیکربندی و مدیریت محیط‌ها برای پروژه‌های هوش مصنوعی عامل‌محور خود به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد."
question: "آیا MiniMax M2.7 را می‌توان برای نیازهای سازمانی خاص تنظیم دقیق یا سفارشی کرد؟" answer: "بله، MiniMax M2.7 به طور کامل قابلیت تنظیم دقیق و آموزش پس از آموزش را برای برآورده کردن نیازهای سازمانی خاص دارد. توسعه‌دهندگان می‌توانند از کتابخانه متن‌باز NVIDIA NeMo AutoModel که بخشی از چارچوب گسترده‌تر NVIDIA NeMo است، استفاده کنند. این کتابخانه دستورالعمل‌ها و مستندات خاصی را برای تنظیم دقیق M2.7 با استفاده از جدیدترین نقاط بازرسی موجود در Hugging Face ارائه می‌دهد. علاوه بر این، کتابخانه NeMo RL (یادگیری تقویتی) متدهای پیشرفته و دستورالعمل‌های نمونه را برای یادگیری تقویتی روی MiniMax M2.7 ارائه می‌دهد که امکان اصلاح پیچیده مدل و انطباق با مجموعه‌داده‌های منحصربه‌فرد یا اهداف رفتاری را فراهم می‌کند و از این رو حداکثر بهره‌وری را در کاربردهای تخصصی به ارمغان می‌آورد."
question: "چه نوع کاربردها یا صنایعی عمدتاً از قابلیت‌های MiniMax M2.7 بهره‌مند می‌شوند؟" answer: "MiniMax M2.7 مهندسی شده است تا در کاربردهای پیچیده هوش مصنوعی و گردش کارهای عامل‌محور در زمینه‌های مختلف برتری یابد. صنایع و کاربردهایی که از قابلیت‌های آن بهره‌مند می‌شوند شامل، اما نه محدود به، سیستم‌های استدلال پیشرفته، گردش کارهای پیچیده تحقیقات یادگیری ماشین، ابزارهای توسعه نرم‌افزار پیشرفته و وظایف دشوار اتوماسیون اداری است. معماری کارآمد MoE و طول زمینه بزرگ آن، آن را به ویژه برای سناریوهایی که نیاز به درک عمیق، برنامه‌ریزی چند مرحله‌ای و تصمیم‌گیری خودمختار دارند، مناسب می‌سازد، جایی که مدل‌های سنتی ممکن است با مقیاس‌پذیری یا مقرون‌به‌صرفه بودن دچار مشکل شوند."

MiniMax M2.7، یک تکامل قابل توجه در مدل‌های هوش مصنوعی، اکنون به طور گسترده در دسترس است و نویدبخش انقلابی در نحوه توسعه و مقیاس‌گذاری کاربردهای پیچیده هوش مصنوعی، به ویژه گردش کارهای عامل‌محور، است. M2.7 که بر پایه یک معماری پیشرفته ترکیب خبرگان (MoE) ساخته شده است، قابلیت‌های نسل قبلی خود، M2.5، را بهبود می‌بخشد و کارایی و عملکرد بی‌نظیری را ارائه می‌دهد. پلتفرم‌های NVIDIA در خط مقدم پشتیبانی از این مدل پیشرفته قرار دارند و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازند تا از پتانسیل کامل آن برای کارهای چالش‌برانگیز در استدلال، تحقیقات یادگیری ماشین، مهندسی نرم‌افزار و موارد دیگر بهره‌برداری کنند. این مقاله به بررسی توانمندی‌های فنی MiniMax M2.7 می‌پردازد و معماری، استراتژی‌های بهینه‌سازی و اکوسیستم قدرتمند NVIDIA را که استقرار و تنظیم دقیق آن را تسهیل می‌کند، بررسی می‌کند.

قدرت MiniMax M2.7: معماری ترکیب خبرگان (MoE)

نوآوری اصلی در پشت سری MiniMax M2 در طراحی پراکنده ترکیب خبرگان (MoE) آن نهفته است. این معماری به مدل اجازه می‌دهد تا بدون تحمیل هزینه‌های گزاف استنتاج که معمولاً با مدل‌های با اندازه عظیم آن مرتبط است، به قابلیت بالایی دست یابد. در حالی که MiniMax M2.7 مجموعاً ۲۳۰ میلیارد پارامتر را داراست، تنها زیرمجموعه‌ای تقریباً ۱۰ میلیارد پارامتر به ازای هر توکن به طور فعال درگیر می‌شوند که منجر به نرخ فعال‌سازی تنها ۴.۳٪ می‌شود. این فعال‌سازی انتخابی توسط یک مکانیزم مسیریابی خبره برتر-k مدیریت می‌شود و تضمین می‌کند که فقط مرتبط‌ترین خبرگان برای هر ورودی فراخوانی شوند.

طراحی MoE با مکانیزم توجه به خود علّی چندسره، که با تعبیه‌های موقعیت چرخشی (RoPE) و نرمال‌سازی ریشه میانگین مربع پرس و جو-کلید (QK RMSNorm) بهبود یافته است، تقویت می‌شود. این تکنیک‌های پیشرفته آموزش پایدار در مقیاس را تضمین می‌کنند و به عملکرد استثنایی مدل در چالش‌های کدنویسی و کارهای پیچیده عامل‌محور کمک می‌کنند. MiniMax M2.7 با طول زمینه ورودی چشمگیر ۲۰۰ هزار، به خوبی برای مدیریت ورودی‌های داده گسترده و دقیق مجهز است.

مشخصات کلیدی	جزئیات
MiniMax M2.7
حالت‌ها	زبان
کل پارامترها	۲۳۰ میلیارد
پارامترهای فعال	۱۰ میلیارد
نرخ فعال‌سازی	۴.۳٪
طول زمینه ورودی	۲۰۰ هزار
پیکربندی اضافی
خبرگان	۲۵۶ خبره محلی
خبرگان فعال‌شده در هر توکن	۸
لایه‌ها	۶۲
جدول ۱: مروری بر معماری MiniMax M2.7

توسعه عامل ساده‌سازی شده با NVIDIA NemoClaw

یکی از عوامل حیاتی برای توسعه و استقرار سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی عامل‌محور، وجود یک پلتفرم قوی و کاربرپسند است. NVIDIA این نیاز را با NemoClaw برطرف می‌کند، یک پشته مرجع متن‌باز که برای ساده‌سازی اجرای دستیارهای همیشه فعال OpenClaw طراحی شده است. NemoClaw به طور یکپارچه با NVIDIA OpenShell، یک محیط اجرایی امن که به طور خاص برای عوامل خودمختار ساخته شده است، ادغام می‌شود. این هم‌افزایی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا عوامل را با استفاده از مدل‌های قدرتمندی مانند MiniMax M2.7 به صورت ایمن اجرا کنند.

برای توسعه‌دهندگانی که مشتاق شروع سریع پروژه‌های هوش مصنوعی عامل‌محور خود هستند، NVIDIA یک راهکار قابل راه‌اندازی با یک کلیک را از طریق پلتفرم GPU ابری هوش مصنوعی NVIDIA Brev ارائه می‌دهد. این امر تامین یک محیط از پیش پیکربندی شده با OpenClaw و OpenShell را تسریع می‌بخشد و موانع قابل توجه راه‌اندازی را از بین می‌برد. چنین یکپارچه‌سازی برای عملیاتی کردن عوامل هوش مصنوعی حیاتی است و تضمین می‌کند که مدل‌های قدرتمندی مانند M2.7 می‌توانند به طور کارآمد و ایمن مستقر شوند. خوانندگان علاقه‌مند می‌توانند با مطالعه مقالات مربوط به عملیاتی کردن هوش مصنوعی عامل‌محور اطلاعات بیشتری در این زمینه کسب کنند.

آزادسازی عملکرد: بهینه‌سازی‌های استنتاج روی GPUهای NVIDIA

برای به حداکثر رساندن کارایی استنتاجی سری MiniMax M2، NVIDIA به طور فعال با جامعه متن‌باز همکاری کرده و هسته‌های با کارایی بالا را در چارچوب‌های استنتاجی پیشرو مانند vLLM و SGLang ادغام کرده است. این بهینه‌سازی‌ها به طور خاص برای نیازهای معماری منحصر به فرد مدل‌های MoE در مقیاس بزرگ طراحی شده‌اند و منجر به افزایش قابل توجه عملکرد می‌شوند.

دو بهینه‌سازی قابل توجه عبارتند از:

هسته نرمال‌سازی QK RMS: این نوآوری عملیات محاسباتی و ارتباطی را در یک هسته واحد ادغام می‌کند و امکان نرمال‌سازی همزمان مولفه‌های پرس و جو و کلید را فراهم می‌آورد. با کاهش سربار راه‌اندازی هسته و بهینه‌سازی دسترسی به حافظه، این هسته به طور قابل توجهی عملکرد استنتاج را افزایش می‌دهد.
یکپارچه‌سازی FP8 MoE: این بهینه‌سازی با بهره‌گیری از هسته ماژولار FP8 MoE در NVIDIA TensorRT-LLM، یک راهکار بسیار کارآمد برای مدل‌های MoE ارائه می‌دهد. ادغام دقت FP8 سرعت را بیشتر افزایش داده و مصرف حافظه را کاهش می‌دهد و به بهبود کلی عملکرد سرتاسری کمک می‌کند.

تأثیر این بهینه‌سازی‌ها در معیارهای عملکرد مشهود است. روی GPUهای NVIDIA Blackwell Ultra، تلاش‌های ترکیبی منجر به افزایش ۲.۵ برابری توان عملیاتی با vLLM و حتی بهبود چشمگیرتر ۲.۷ برابری با SGLang در طی یک ماه شد. این ارقام تعهد NVIDIA را به پیشبرد مرزهای استنتاج هوش مصنوعی و دسترسی‌پذیری و عملکرد مدل‌های پیشرفته مانند MiniMax M2.7 برای کاربردهای واقعی نشان می‌دهد.

استقرار و تنظیم دقیق یکپارچه روی پلتفرم‌های NVIDIA

NVIDIA یک اکوسیستم جامع برای استقرار و سفارشی‌سازی MiniMax M2.7 فراهم می‌کند که نیازهای مختلف توسعه و تولید را پوشش می‌دهد. برای استقرار، توسعه‌دهندگان می‌توانند از چارچوب‌هایی مانند vLLM و SGLang استفاده کنند که هر دو پیکربندی‌های بهینه‌سازی شده‌ای را برای MiniMax M2.7 ارائه می‌دهند. این چارچوب‌ها دستورات ساده‌سازی شده‌ای را برای ارائه مدل فراهم می‌کنند و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازند تا به سرعت برنامه‌های خود را راه‌اندازی و اجرا کنند.

فراتر از استقرار، NVIDIA همچنین امکان آموزش پس از آموزش و تنظیم دقیق MiniMax M2.7 را فراهم می‌کند. کتابخانه متن‌باز NVIDIA NeMo AutoModel، که جزئی از چارچوب گسترده‌تر NVIDIA NeMo است، دستورالعمل‌ها و مستندات خاصی را برای تنظیم دقیق M2.7 با استفاده از جدیدترین نقاط بازرسی موجود در Hugging Face ارائه می‌دهد. این قابلیت به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا مدل را با مجموعه‌داده‌ها و موارد استفاده خاص خود تطبیق دهند و از این رو ارتباط و دقت آن را برای کارهای اختصاصی افزایش دهند. علاوه بر این، کتابخانه NeMo RL (یادگیری تقویتی) ابزارها و دستورالعمل‌های نمونه‌ای را برای انجام یادگیری تقویتی روی MiniMax M2.7 ارائه می‌دهد که متدهای پیشرفته‌ای را برای اصلاح مدل و بهینه‌سازی رفتار فراهم می‌کند. این پشتیبانی جامع توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا فراتر از استفاده آماده، مدل را با الزامات دقیق خود تنظیم کنند و در نهایت به ارزیابی عوامل هوش مصنوعی برای تولید کمک کنند.

توسعه‌دهندگان همچنین می‌توانند فوراً با MiniMax M2.7 از طریق نقاط پایانی رایگان و شتاب‌دهنده GPU که در build.nvidia.com میزبانی شده‌اند، شروع به کار کنند. این پلتفرم امکان نمونه‌سازی سریع، تست فوری و ارزیابی عملکرد را مستقیماً در مرورگر فراهم می‌کند. برای استقرارهای در مقیاس تولید، NVIDIA NIM میکروسرویس‌های استنتاج کانتینری و بهینه‌سازی شده‌ای را ارائه می‌دهد که می‌توانند در محیط‌های مختلف - در محل، در ابر، یا در تنظیمات ترکیبی - مستقر شوند و انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری را تضمین می‌کنند.

نتیجه‌گیری

MiniMax M2.7، با معماری نوآورانه ترکیب خبرگان و پشتیبانی پلتفرم قوی NVIDIA، یک گام بزرگ به جلو در گردش کارهای هوش مصنوعی عامل‌محور مقیاس‌پذیر محسوب می‌شود. کارایی آن، همراه با بهینه‌سازی‌های پیشرفته استنتاج، ابزارهای استقرار ساده‌سازی شده مانند NemoClaw، و قابلیت‌های جامع تنظیم دقیق از طریق چارچوب NeMo، آن را به گزینه‌ای پیشرو برای توسعه کاربردهای پیچیده هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. از بهبود وظایف استدلال گرفته تا قدرت بخشیدن به نرم‌افزارها و گردش کارهای تحقیقاتی پیشرفته، MiniMax M2.7 روی پلتفرم‌های NVIDIA آماده است تا نسل بعدی سیستم‌های هوشمند را تسریع بخشد. توسعه‌دهندگان تشویق می‌شوند تا پتانسیل آن را از طریق Hugging Face یا build.nvidia.com کشف کنند و از مجموعه کامل ابزارهای NVIDIA برای به واقعیت پیوستن جاه‌طلبانه‌ترین پروژه‌های هوش مصنوعی خود استفاده کنند.