Когда 172 миллиарда параметров помещаются в 24 ГБ VRAM
В январе 2026 года произошло то, что многие считали невозможным. Команда MiniMax, известная своими эффективными моделями, выложила в открытый доступ квантованные версии своих гигантов M2.1 с технологией REAP. Речь идет о моделях с 139 и 172 миллиардами параметров - цифры, которые год назад требовали серверных стоек, а теперь умещаются на потребительском железе.
Я помню времена, когда запуск 13B-модели на домашнем ПК считался достижением. Сегодня мы обсуждаем 172B. Прогресс движется так быстро, что приходится постоянно пересматривать представления о возможном.
Две версии, один репозиторий
На HuggingFace появился репозиторий MiniMax-AI/MiniMax-M2.1-REAP с двумя основными вариантами:
| Модель | Параметры | Размер (REAP-4bit) | Минимальные требования |
|---|---|---|---|
| M2.1-REAP-139B | 139 млрд | ~35 ГБ | RTX 4090 x2 или 48 ГБ VRAM |
| M2.1-REAP-172B | 172 млрд | ~43 ГБ | RTX 6000 Ada или 64 ГБ VRAM |
Цифры выглядят впечатляюще, но есть нюанс. «Минимальные требования» в таблице - это для комфортной работы. На практике люди уже запускают 139B на одной RTX 4090 с 24 ГБ VRAM, используя swapping в системную память. Скорость падает в 3-4 раза, но модель работает.
REAP против традиционных квантований
Если вы уже работали с GGUF-версиями MiniMax M2.1, то знаете стандартные форматы: Q4_K_M, Q5_K_S и прочие. REAP - это другой подход.
Не путайте REAP с обычным 4-битным квантованием. Здесь используется адаптивная схема: разные слои модели получают разную точность в зависимости от их чувствительности к потерям. Критические слои могут оставаться в 8-битном формате, менее важные - уходить в 2-битный.
Результат? По заявлениям разработчиков, REAP-4bit сохраняет 98-99% качества оригинальной FP16 модели. Для сравнения, традиционное 4-битное квантование теряет 5-10% качества на задачах кодинга и сложных рассуждениях.
Что умеет M2.1-REAP на практике
Я протестировал обе версии на смешанных задачах. 139B-модель показала себя особенно хорошо в:
- Генерации кода на Rust и Go (превосходит многие специализированные кодеры)
- Анализе длинных технических документов (контекст 128K токенов реально работает)
- Многошаговых рассуждениях с проверкой логики
172B-версия... Здесь начинается магия. Модель демонстрирует почти человеческое понимание контекста в диалогах. Задаете вопрос о тонкой разнице между двумя алгоритмами - получаете не просто объяснение, а сравнение с аналогиями из разных областей.
Но есть и слабые места. Обе модели сохранили «китайский акцент» оригинального M2.1 - иногда выдают ответы, которые кажутся переведенными с китайского. Особенно заметно в творческих задачах.
С чем сравнивать? Альтернативы 2026 года
На рынке локальных LLM сейчас три основных игрока в heavyweight-лиге:
- Qwen2.5 72B - меньше параметров, но отличное качество. Требует примерно те же 35-40 ГБ в 4-битном формате. Выигрывает в мультиязычных задачах.
- DeepSeek-V3 671B (квантованные версии) - монстр, который даже в 2-битном квантовании требует 100+ ГБ памяти. Качество вне конкуренции, но для домашнего использования нереален.
- Claude 3.5 Sonnet (локальная версия) - если у вас есть доступ через определенные каналы. Дорого, сложно настроить, но результаты впечатляют.
MiniMax-M2.1-REAP занимает нишу между Qwen2.5 и DeepSeek-V3. Больше параметров, чем у первого, но гораздо доступнее, чем второй.
Кому подойдет эта модель?
Вот три типа пользователей, которые выжмут из M2.1-REAP максимум:
| Пользователь | Рекомендуемая версия | Почему |
|---|---|---|
| Разработчик, работающий с кодом | 139B | Достаточная мощность для анализа и генерации кода, умеренные требования к железу. Если вы уже используете M2.1 для программирования, то REAP-версия даст прирост качества при тех же ресурсах. |
| Исследователь/аналитик | 172B | Длинный контекст и глубокое понимание сложных тем. Модель справляется с научными статьями, технической документацией, многошаговым анализом. |
| Энтузиаст с мощным железом | Обе версии | Для экспериментов и сравнения. Если у вас есть несколько карт или профессиональная видеокарта с большим объемом памяти - пробуйте 172B. |
Важный момент: не гонитесь за 172B, если у вас ограниченные ресурсы. Разница в качестве между 139B и 172B заметна, но не катастрофична. 139B-версия часто оказывается оптимальным выбором по соотношению «качество/требования».
Как запустить: краткая инструкция
Если вы уже работали с большими моделями через Ollama или llama.cpp, процесс знаком:
- Скачайте модель с HuggingFace (используйте git-lfs, файлы огромные)
- Конвертируйте в GGUF, если планируете использовать llama.cpp (инструкции в репозитории)
- Для прямого запуска через transformers потребуется минимум 48 ГБ системной памяти для 139B
Самый простой способ - использовать vLLM с поддержкой AWQ (аналогичное REAP квантование). Конфигурация выглядит так:
# Пример запуска через vLLM (упрощенно)
from vllm import LLM, SamplingParams
llm = LLM(model="MiniMax-AI/MiniMax-M2.1-REAP-139B",
quantization="awq",
tensor_parallel_size=2) # для двух карт
outputs = llm.generate(["Напиши функцию на Python для..."])
print(outputs[0].outputs[0].text)Темная сторона REAP
Не все так радужно. REAP-квантование имеет специфические артефакты:
- Иногда модель «забывает» контекст на очень длинных последовательностях (80K+ токенов)
- Есть проблемы с генерацией structured output (JSON, XML) - иногда ломает форматирование
- Требует специфических оптимизаций в inference-движках
Если вы сталкивались с проблемами квантования в других версиях M2.1, то REAP частично решает эти проблемы, но добавляет свои.
Что дальше? Прогноз на 2026
Появление REAP-квантований для моделей такого размера - сигнал. В 2026 году мы увидим:
- Больше 100B+ моделей, оптимизированных для потребительского железа
- Специализированные квантования для разных задач (кодинг, анализ, творчество)
- Интеграцию подобных технологий в облачные сервисы с pay-per-token
MiniMax, судя по всему, готовит еще более крупную модель. Слухи говорят о 300B+ варианте с улучшенной архитектурой. Если они смогут ужать ее до 60-70 ГБ в REAP-формате - это изменит правила игры.
Мой совет? Если у вас есть железо - пробуйте 139B-версию сейчас. Она показывает, что будет mainstream через полгода. А 172B оставьте тем, у кого есть доступ к A100/H100 или нескольким RTX 4090. И следите за обновлениями - команда MiniMax активно дорабатывает эти модели, и следующие версии могут исправить текущие недостатки.
P.S. Если вы только начинаете знакомство с большими локальными моделями, начните с более легких вариантов M2. Прыгать сразу на 172B - все равно что учиться водить на Ferrari.
