Code Velocity
AI Perusahaan

MiniMax M2.7: Menskalakan Aliran Kerja Ejenik pada Platform NVIDIA

·4 min bacaan·NVIDIA·Sumber asal
Kongsi
AfrikaansالعربيةAzərbaycanБългарскиবাংলাCatalàČeštinaDanskDeutschΕλληνικάEnglishEspañolEestiفارسیSuomiFilipinoFrançaisעבריתहिन्दीHrvatskiMagyarBahasa IndonesiaÍslenskaItaliano日本語ქართული한국어LietuviųLatviešuМакедонскиBahasa MelayuNederlandsNorskPolskiPortuguêsRomânăРусскийSlovenčinaSlovenščinaShqipСрпскиSvenskaKiswahiliதமிழ்ไทยTürkçeУкраїнськаاردوTiếng Việt中文
Model MiniMax M2.7 meningkatkan aliran kerja ejenik pada platform NVIDIA

title: "MiniMax M2.7: Menskalakan Aliran Kerja Ejenik pada Platform NVIDIA" slug: "minimax-m2-7-advances-scalable-agentic-workflows-on-nvidia-platforms-for-complex-ai-applications" date: "2026-04-12" lang: "ms" source: "https://developer.nvidia.com/blog/minimax-m2-7-advances-scalable-agentic-workflows-on-nvidia-platforms-for-complex-ai-applications/" category: "AI Perusahaan" keywords:

  • MiniMax M2.7
  • NVIDIA
  • AI ejenik
  • aliran kerja berskala
  • campuran pakar
  • model MoE
  • vLLM
  • SGLang
  • NVIDIA NemoClaw
  • Rangka Kerja NeMo
  • inferens AI
  • pecutan GPU meta_description: "MiniMax M2.7, model campuran pakar yang hebat, menskalakan aliran kerja ejenik pada platform NVIDIA untuk AI kompleks. Ketahui tentang pengoptimuman, penempatan, dan penalaan halus." image: "/images/articles/minimax-m2-7-advances-scalable-agentic-workflows-on-nvidia-platforms-for-complex-ai-applications.png" image_alt: "Model MiniMax M2.7 meningkatkan aliran kerja ejenik pada platform NVIDIA" quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
  • NVIDIA schema_type: "NewsArticle" reading_time: 4 faq:
  • question: "Apakah itu MiniMax M2.7 dan apakah yang menjadikannya signifikan untuk aplikasi AI?" answer: "MiniMax M2.7 ialah model campuran pakar (MoE) jarang yang canggih, dibangunkan berdasarkan MiniMax M2.5, direka untuk meningkatkan aliran kerja ejenik berskala dan aplikasi AI kompleks. Kepentingannya terletak pada keupayaannya untuk mengendalikan tugas-tugas yang menuntut dalam bidang seperti penaakulan, penyelidikan ML, dan kejuruteraan perisian dengan kecekapan tinggi. Ia mempunyai sejumlah 230 bilion parameter, namun hanya mengaktifkan kira-kira 10 bilion per token, mencapai keupayaan tinggi sambil mengekalkan kos inferens yang sangat rendah. Ini menjadikannya penyelesaian yang berkuasa dan kos efektif untuk perusahaan yang memanfaatkan AI."
  • question: "Bagaimanakah seni bina Campuran Pakar (MoE) MiniMax M2.7 menyumbang kepada kecekapan dan prestasinya?" answer: "Seni bina MoE MiniMax M2.7 membolehkannya menggabungkan kekuatan pelbagai rangkaian 'pakar' khusus. Daripada melibatkan kesemua 230 bilion parameter untuk setiap tugas, mekanisme penghalaan pakar top-k secara dinamik memilih dan mengaktifkan hanya 8 pakar yang paling relevan (kira-kira 10 bilion parameter) per token. Pengaktifan terpilih ini mengekalkan kapasiti besar model sambil mengurangkan beban pengkomputeran dan kos inferens secara drastik. Penambahbaikan selanjutnya seperti Rotary Position Embeddings (RoPE) dan Query-Key Root Mean Square Normalization (QK RMSNorm) memastikan latihan yang stabil dan prestasi yang unggul, terutamanya untuk tugas-tugas kompleks."
  • question: "Apakah pengoptimuman inferens utama yang dibangunkan untuk MiniMax M2.7 pada platform NVIDIA?" answer: "NVIDIA, dengan kerjasama komuniti sumber terbuka, telah melaksanakan dua pengoptimuman penting untuk MiniMax M2.7, yang disepadukan ke dalam vLLM dan SGLang. Yang pertama ialah Kernel Norma RMS QK, yang menggabungkan pengiraan dan komunikasi untuk menormalkan pertanyaan dan kunci bersama, mengurangkan overhead dan meningkatkan daya pemprosesan. Yang kedua ialah integrasi MoE FP8, menggunakan kernel khusus NVIDIA TensorRT-LLM untuk model MoE, meningkatkan prestasi dan kecekapan melalui ketepatan yang dikurangkan. Pengoptimuman ini telah menghasilkan peningkatan daya pemprosesan yang ketara sehingga 2.5x dengan vLLM dan 2.7x dengan SGLang pada GPU NVIDIA Blackwell Ultra."
  • question: "Bagaimanakah NVIDIA NemoClaw memudahkan penempatan aliran kerja ejenik dengan MiniMax M2.7?" answer: "NVIDIA NemoClaw ialah timbunan rujukan sumber terbuka yang menyelaraskan penempatan dan operasi pembantu OpenClaw yang sentiasa aktif, terutamanya dengan model seperti MiniMax M2.7. Ia bersepadu dengan NVIDIA OpenShell, menyediakan persekitaran yang selamat dan terurus untuk menjalankan ejen autonomi. NemoClaw memudahkan persediaan kompleks yang sering dikaitkan dengan AI ejenik, menawarkan penyelesaian 'boleh dilancarkan dengan satu klik' pada platform GPU AI awan NVIDIA Brev. Ini mengurangkan masa dan usaha yang diperlukan oleh pembangun untuk menyediakan, mengkonfigurasi, dan mengurus persekitaran untuk projek AI ejenik mereka."
  • question: "Bolehkah MiniMax M2.7 ditala halus atau disesuaikan untuk keperluan perusahaan tertentu?" answer: "Ya, MiniMax M2.7 boleh ditala halus dan dilatih pasca sepenuhnya untuk memenuhi keperluan perusahaan tertentu. Pembangun boleh memanfaatkan perpustakaan sumber terbuka NVIDIA NeMo AutoModel, sebahagian daripada Rangka Kerja NVIDIA NeMo, yang menyediakan resipi dan dokumentasi khusus untuk menala halus M2.7 menggunakan titik semak terkini daripada Hugging Face. Selain itu, perpustakaan NeMo RL (Pembelajaran Pengukuhan) menawarkan kaedah canggih dan resipi contoh untuk pembelajaran pengukuhan pada MiniMax M2.7, membenarkan penghalusan model yang canggih dan penyesuaian kepada set data unik atau objektif tingkah laku, dengan itu memaksimumkan kegunaannya dalam aplikasi khusus."
  • question: "Apakah jenis aplikasi atau industri yang mendapat manfaat utama daripada keupayaan MiniMax M2.7?" answer: "MiniMax M2.7 direka untuk cemerlang dalam aplikasi AI kompleks dan aliran kerja ejenik merentasi pelbagai bidang. Industri dan aplikasi yang mendapat manfaat daripada keupayaannya termasuk, tetapi tidak terhad kepada, sistem penaakulan canggih, aliran kerja penyelidikan ML yang rumit, alat pembangunan perisian canggih, dan tugas automasi pejabat yang menuntut. Seni bina MoE yang cekap dan panjang konteks yang besar menjadikannya sangat sesuai untuk senario yang memerlukan pemahaman mendalam, perancangan berbilang langkah, dan membuat keputusan autonomi, di mana model tradisional mungkin bergelut dengan kebolehskalaan atau keberkesanan kos."

MiniMax M2.7, evolusi signifikan dalam model AI, kini tersedia secara meluas, menjanjikan revolusi dalam cara aplikasi AI kompleks, terutamanya aliran kerja ejenik, dibangunkan dan diskalakan. Dibina berdasarkan seni bina campuran pakar (MoE) yang canggih, M2.7 meningkatkan keupayaan pendahulunya, M2.5, memberikan kecekapan dan prestasi yang tiada tandingan. Platform NVIDIA berada di barisan hadapan dalam menyokong model canggih ini, membolehkan pembangun memanfaatkan potensi penuhnya untuk tugas-tugas mencabar dalam penaakulan, penyelidikan ML, kejuruteraan perisian, dan banyak lagi. Artikel ini mengupas kehebatan teknikal MiniMax M2.7, meneroka seni binanya, strategi pengoptimuman, dan ekosistem NVIDIA yang teguh yang memudahkan penempatan dan penalaan halusnya.

## Kuasa MiniMax M2.7: Seni Bina Campuran Pakar (MoE)

Inovasi teras di sebalik siri MiniMax M2 terletak pada reka bentuk Campuran Pakar (MoE) yang jarang. Seni bina ini membolehkan model mencapai keupayaan tinggi tanpa menanggung kos inferens yang tinggi yang biasanya dikaitkan dengan model bersaiz besar. Walaupun MiniMax M2.7 mempunyai sejumlah 230 bilion parameter, hanya subset kira-kira 10 bilion parameter yang terlibat secara aktif per token, menghasilkan kadar pengaktifan hanya 4.3%. Pengaktifan terpilih ini diuruskan oleh mekanisme penghalaan pakar top-k, memastikan bahawa hanya pakar yang paling relevan dipanggil untuk sebarang input yang diberikan.

Reka bentuk MoE ini diperkukuh lagi oleh perhatian diri kausal berbilang kepala, dipertingkatkan dengan Rotary Position Embeddings (RoPE) dan Query-Key Root Mean Square Normalization (QK RMSNorm). Teknik canggih ini memastikan latihan stabil pada skala dan menyumbang kepada prestasi luar biasa model dalam cabaran pengekodan dan tugas-tugas ejenik yang rumit. Dengan panjang konteks input yang mengagumkan iaitu 200K, MiniMax M2.7 dilengkapi dengan baik untuk mengendalikan input data yang luas dan bernuansa.

| Spesifikasi Utama        | Butiran                               |
| :----------------------- | :------------------------------------ |
| **MiniMax M2.7**         |                                       |
| Modaliti                 | Bahasa                                |
| Jumlah parameter         | 230B                                  |
| Parameter aktif          | 10B                                   |
| Kadar pengaktifan        | 4.3%                                  |
| Panjang konteks input    | 200K                                  |
| **Konfigurasi Tambahan** |                                       |
| Pakar                    | 256 pakar tempatan                    |
| Pakar diaktifkan per token | 8                                     |
| Lapisan                  | 62                                    |
*Jadual 1: Gambaran Keseluruhan Seni Bina MiniMax M2.7*

## Pembangunan Ejen yang Diperkemas dengan NVIDIA NemoClaw

Salah satu pemboleh utama untuk membangun dan menggunakan sistem AI ejenik yang kompleks ialah platform yang teguh dan mesra pengguna. NVIDIA menangani keperluan ini dengan NemoClaw, timbunan rujukan sumber terbuka yang direka untuk memudahkan pelaksanaan pembantu OpenClaw yang sentiasa aktif. NemoClaw bersepadu dengan lancar dengan NVIDIA OpenShell, persekitaran masa jalanan yang selamat yang dibina khusus untuk ejen autonomi. Sinergi ini membolehkan pembangun menjalankan ejen dengan selamat menggunakan model berkuasa seperti MiniMax M2.7.

Bagi pembangun yang tidak sabar untuk memulakan projek AI ejenik mereka, NVIDIA menawarkan penyelesaian 'boleh dilancarkan dengan satu klik' melalui platform GPU AI awan NVIDIA Brev. Ini mempercepatkan penyediaan persekitaran yang telah dikonfigurasikan dengan OpenClaw dan OpenShell, menghilangkan halangan persediaan yang ketara. Integrasi sedemikian adalah penting untuk pengoperasian ejen AI, memastikan model berkuasa seperti M2.7 boleh digunakan dengan cekap dan selamat. Pembaca yang berminat boleh mendapatkan lebih banyak pandangan mengenai topik ini dengan meneroka artikel mengenai [pengoperasian AI ejenik](/ms/operationalizing-agentic-ai-part-1-a-stakeholders-guide).

## Membuka Kunci Prestasi: Pengoptimuman Inferens pada GPU NVIDIA

Untuk memaksimumkan kecekapan inferens siri MiniMax M2, NVIDIA telah bekerjasama secara aktif dengan komuniti sumber terbuka, mengintegrasikan kernel berprestasi tinggi ke dalam rangka kerja inferens terkemuka seperti vLLM dan SGLang. Pengoptimuman ini disesuaikan khusus untuk tuntutan seni bina unik model MoE berskala besar, menghasilkan peningkatan prestasi yang ketara.

Dua pengoptimuman penting termasuk:

*   **Kernel Norma RMS QK:** Inovasi ini menggabungkan operasi pengiraan dan komunikasi ke dalam satu kernel, membolehkan penormalan serentak komponen pertanyaan dan kunci. Dengan mengurangkan overhead pelancaran kernel dan mengoptimumkan akses memori, kernel ini meningkatkan prestasi inferens dengan ketara.
*   **Integrasi MoE FP8:** Memanfaatkan kernel modular FP8 MoE NVIDIA TensorRT-LLM, pengoptimuman ini menyediakan penyelesaian yang sangat cekap untuk model MoE. Integrasi ketepatan FP8 seterusnya meningkatkan kelajuan dan mengurangkan jejak memori, menyumbang kepada peningkatan prestasi hujung ke hujung secara keseluruhan.

Impak pengoptimuman ini jelas dalam penanda aras prestasi. Pada GPU NVIDIA Blackwell Ultra, usaha gabungan menghasilkan peningkatan sehingga **2.5x dalam daya pemprosesan dengan vLLM** dan peningkatan yang lebih mengagumkan **2.7x dengan SGLang** dalam tempoh sebulan. Angka-angka ini menyerlahkan komitmen NVIDIA untuk menolak sempadan inferens AI dan menjadikan model canggih seperti MiniMax M2.7 boleh diakses dan berprestasi untuk aplikasi dunia nyata.

## Penempatan dan Penalaan Halus yang Lancar pada Platform NVIDIA

NVIDIA menyediakan ekosistem komprehensif untuk menempatkan dan menyesuaikan MiniMax M2.7, memenuhi pelbagai keperluan pembangunan dan pengeluaran. Untuk penempatan, pembangun boleh menggunakan rangka kerja seperti vLLM dan SGLang, kedua-duanya menawarkan konfigurasi yang dioptimumkan untuk MiniMax M2.7. Rangka kerja ini menyediakan arahan yang diselaraskan untuk melayan model, membolehkan pembangun dengan cepat menjalankan aplikasi mereka.

Selain penempatan, NVIDIA juga memudahkan latihan pasca dan penalaan halus MiniMax M2.7. Perpustakaan sumber terbuka NVIDIA NeMo AutoModel, komponen daripada Rangka Kerja NVIDIA NeMo yang lebih luas, menawarkan resipi dan dokumentasi khusus untuk menala halus M2.7 menggunakan titik semak terkini yang tersedia di Hugging Face. Keupayaan ini membolehkan organisasi menyesuaikan model kepada set data dan kes penggunaan khusus mereka, meningkatkan kerelevanan dan ketepatannya untuk tugas-tugas proprietari. Tambahan pula, perpustakaan NeMo RL (Pembelajaran Pengukuhan) menyediakan alatan dan resipi contoh untuk melakukan pembelajaran pengukuhan pada MiniMax M2.7, menawarkan kaedah canggih untuk penghalusan model dan pengoptimuman tingkah laku. Sokongan komprehensif ini memperkasakan pembangun untuk melangkaui penggunaan siap pakai dan menyesuaikan model kepada keperluan tepat mereka, akhirnya membantu dalam [menilai ejen AI untuk pengeluaran](/ms/evaluating-ai-agents-for-production-a-practical-guide-to-strands-evals).

Pembangun juga boleh mula membina serta-merta dengan MiniMax M2.7 melalui titik akhir percuma, dipercepatkan GPU yang dihoskan di build.nvidia.com. Platform ini membenarkan prototaip pantas, ujian prompt, dan penilaian prestasi secara langsung dalam pelayar. Untuk penempatan berskala pengeluaran, NVIDIA NIM menawarkan mikroses layanan inferens yang dioptimumkan dan dikontena yang boleh digunakan merentasi pelbagai persekitaran—di premis, dalam awan, atau dalam persediaan hibrid—memastikan fleksibiliti dan kebolehskalaan.

## Kesimpulan

MiniMax M2.7, yang dikuasakan oleh seni bina Campuran Pakar yang inovatif dan disokong oleh platform teguh NVIDIA, menandakan satu lonjakan signifikan dalam aliran kerja AI ejenik berskala. Kecekapan, digabungkan dengan pengoptimuman inferens canggih, alatan penempatan yang diperkemas seperti NemoClaw, dan keupayaan penalaan halus yang komprehensif melalui Rangka Kerja NeMo, meletakkannya sebagai pilihan utama untuk membangunkan aplikasi AI kompleks. Daripada meningkatkan tugas penaakulan hingga menggerakkan perisian canggih dan aliran kerja penyelidikan, MiniMax M2.7 pada platform NVIDIA bersedia untuk mempercepatkan generasi sistem pintar seterusnya. Pembangun digalakkan untuk meneroka potensinya melalui Hugging Face atau build.nvidia.com dan memanfaatkan rangkaian penuh alatan NVIDIA untuk merealisasikan projek AI mereka yang paling bercita-cita tinggi.

Sumber asal

https://developer.nvidia.com/blog/minimax-m2-7-advances-scalable-agentic-workflows-on-nvidia-platforms-for-complex-ai-applications/

Soalan Lazim

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.

Kekal Dikemas Kini

Dapatkan berita AI terkini dalam peti masuk anda.

Kongsi