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Modellleitfaden

MiMo V2.6 Pro RL VRAM-Anforderungen, GGUF-Kompatibilität und lokaler Einsatz

Wer nach "mimo v2.6 vram requirements" sucht, möchte wissen, ob MiMo V2.6 Pro RL lokal realistisch betreibbar ist. Diese Seite trennt Gewichte, KV-Cache und Runtime-Overhead für eine belastbare Entscheidung.

MiMo V2.6 Pro RL lässt sich laut veröffentlichten Einstellungen bis etwa 1,048,576 Tokens konfigurieren – Kontextstrategie ist daher ebenso wichtig wie Quantisierung.

Verifizierungsstatus: Verifiziert. Quellen-Snapshot abgerufen am 2026-10-06.

VRAM / RAM Rechner

Vergleichen Sie Eignung für GPU-VRAM, Apple Unified Memory und CPU/RAM-Offload.

Eigenes Hugging Face Modell / Parameter (optional)

Wenn die Repo-ID unbekannt ist, nutzt der Rechner Ihre Werte als Schätzung.

Speicher nach Quantisierung
QuantGewichteKVOverheadGesamt
FP16 / BF161,899.9 GiB13.13 GiB114.99 GiB2,028.01 GiB
INT8 / Q8_0973.7 GiB13.13 GiB78.89 GiB1,065.71 GiB
Q6_K754.02 GiB13.13 GiB68.86 GiB836 GiB
Q5_K_M647.15 GiB13.13 GiB65.71 GiB725.99 GiB
Q4_K_M546.22 GiB13.13 GiB66.54 GiB625.89 GiB
Q3_K_M / Q3415.6 GiB13.13 GiB59.18 GiB487.91 GiB
Q2_K / Q2296.86 GiB13.13 GiB48.49 GiB358.48 GiB
Fit/Nicht-Fit je Hardware
HardwareSpeicherUrteilTok/s (geschätzt)
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB24 GiBPasst nicht28.38
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB32 GiBPasst nicht50.46
NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB16 GiBPasst nicht20.72
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB16 GiBPasst nicht18.92
AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB24 GiBPasst nicht27.03
NVIDIA A100 80GB PCIe80 GiBPasst nicht54.48
Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)128 GiBPasst nicht9.61
Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)192 GiBPasst nicht19.21
2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)48 GiBPasst nicht51.08

Formeln und Annahmen

  • Weight memory uses resident params × effective_bits / 8 (total params when available, otherwise active/fallback estimate).
  • KV cache = 2 × layers × kv_heads × head_dim × kv_bytes × context × batch.
  • Runtime overhead includes allocator fragmentation, kernels, and framework buffers.
  • Tokens/sec estimate uses active_params for decode bandwidth and should be treated as a rough directional number.
  • CPU/RAM offload (for example llama.cpp partial offload with lower GPU layer count) can reduce VRAM needs at the cost of speed.
  • When config values are unavailable, fallback defaults are used and flagged as estimated on the page.

MiMo V2.6 Pro RL VRAM/RAM nach Quantisierung

Standardansicht mit Modell-Basiswerten für Kontext und Batch.

QuantGewichteKVOverheadGesamt
FP16 / BF161,899.9 GiB13.13 GiB114.99 GiB2,028.01 GiB
INT8 / Q8_0973.7 GiB13.13 GiB78.89 GiB1,065.71 GiB
Q6_K754.02 GiB13.13 GiB68.86 GiB836 GiB
Q5_K_M647.15 GiB13.13 GiB65.71 GiB725.99 GiB
Q4_K_M546.22 GiB13.13 GiB66.54 GiB625.89 GiB
Q3_K_M / Q3415.6 GiB13.13 GiB59.18 GiB487.91 GiB
Q2_K / Q2296.86 GiB13.13 GiB48.49 GiB358.48 GiB

Welche GPUs und Macs können MiMo V2.6 Pro RL?

Basisbewertung mit Q4_K_M und Standardwerten. tok/s ist eine Näherung.

NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB

Passt nicht (-601.89 GiB)

Geschätzt 28.38 tokens/s

Empfohlene Quantisierung: Keine passende Quantisierung in der Liste

NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB

Passt nicht (-593.89 GiB)

Geschätzt 50.46 tokens/s

Empfohlene Quantisierung: Keine passende Quantisierung in der Liste

NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB

Passt nicht (-609.89 GiB)

Geschätzt 20.72 tokens/s

Empfohlene Quantisierung: Keine passende Quantisierung in der Liste

NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB

Passt nicht (-609.89 GiB)

Geschätzt 18.92 tokens/s

Empfohlene Quantisierung: Keine passende Quantisierung in der Liste

AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB

Passt nicht (-601.89 GiB)

Geschätzt 27.03 tokens/s

Empfohlene Quantisierung: Keine passende Quantisierung in der Liste

NVIDIA A100 80GB PCIe

Passt nicht (-545.89 GiB)

Geschätzt 54.48 tokens/s

Empfohlene Quantisierung: Keine passende Quantisierung in der Liste

Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)

Passt nicht (-497.89 GiB)

Geschätzt 9.61 tokens/s

Empfohlene Quantisierung: Keine passende Quantisierung in der Liste

Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)

Passt nicht (-433.89 GiB)

Geschätzt 19.21 tokens/s

Empfohlene Quantisierung: Keine passende Quantisierung in der Liste

2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)

Passt nicht (-577.89 GiB)

Geschätzt 51.08 tokens/s

Empfohlene Quantisierung: Keine passende Quantisierung in der Liste

Geräte, die im Basisprofil passen: keine.

Deployment-Snippets für MiMo V2.6 Pro RL

llama.cpp

./llama-server -m ./MiMo-V2.6-Pro-RL-Q3_K_M.gguf -c 32768 --split-mode layer --tensor-split 1,1,1,1

vLLM

vllm serve XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL --max-model-len 65536 --tensor-parallel-size 8 --gpu-memory-utilization 0.92

CPU/RAM-Offload: Teilweises Auslagern von Layern in System-RAM senkt VRAM-Bedarf, reduziert aber meist den Durchsatz.

MiMo V2.6 Pro RL Deep-Dive

MiMo V2.6 Pro RL: VRAM- und RAM-Planung im Überblick

Wer nach „mimo v2.6 vram requirements“ sucht, braucht meist eine belastbare Einschätzung für den lokalen Betrieb. Deshalb trennt diese Seite Gewichtsresidenz, KV-Cache und Runtime-Overhead klar voneinander.

Bei MiMo V2.6 Pro RL bestimmen Architekturwerte wie Layer, KV-Heads und Head-Dimension die Speichercharakteristik. Bei MoE gilt: Fit eher nach total params, Durchsatz eher nach active params.

Wie Quantisierung den Speicherbedarf von MiMo V2.6 Pro RL verändert

Quantisierung ist der wichtigste Hebel. Q4_K_M ist oft ein guter Startpunkt; Q5/Q6 für stabilere Qualität; Q3/Q2 eher für enge Speicherbudgets.

Kontextlänge, KV-Cache und reales Speicherwachstum

Mit wachsender Kontextlänge steigt vor allem der KV-Speicher. In der Praxis ist ein moderater Standardkontext oft robuster als ein aggressiv maximiertes Fenster.

Strategie für GPU-VRAM und Mac Unified Memory

Für die Hardwarewahl zählen Kapazität und Bandbreite gemeinsam: Kapazität entscheidet über Ladefähigkeit, Bandbreite über Interaktivität.

Lokaler Deployment-Workflow (Ollama, llama.cpp, vLLM, ComfyUI)

Ollama ist schnell eingerichtet, llama.cpp bietet feine Offload-Kontrolle, vLLM eignet sich für API-Betrieb mit Parallelität. Bei Bild/Video-Workloads kommen zusätzliche Speicherblöcke hinzu.

Troubleshooting bei OOM und schwankendem Durchsatz

Bei OOM zuerst Minimalprofil testen, dann Last schrittweise erhöhen. CPU/RAM-Offload kann helfen, reduziert aber meist die effektive Geschwindigkeit.

So wählen Sie sinnvolle Einstellungen für MiMo V2.6 Pro RL

Treffen Sie die finale Konfigurationswahl anhand echter Workloads. Ein etwas konservativeres Quantisierungsprofil mit Reserve ist meist zuverlässiger als ein Setup am absoluten Limit.

FAQ: MiMo V2.6 Pro RL

Wie viel Speicher braucht MiMo V2.6 Pro RL in der Praxis?

Das hängt von Quantisierung, Kontextlänge und Runtime-Overhead ab. Planen Sie zusätzlich 10–20% Reserve ein.

Sollte ich bei MiMo V2.6 Pro RL VRAM, Unified Memory oder CPU/RAM-Offload priorisieren?

Sichern Sie zuerst stabile Residenz, danach optimieren Sie den Durchsatz. Offload hilft beim Fit, kostet aber Tempo.

Mit welcher Quantisierung starte ich bei MiMo V2.6 Pro RL?

Q4_K_M ist in vielen Fällen ein vernünftiger Startpunkt.

Datenquellen und Verifizierungsnotizen

Model card states 1.02T total and 42B activated parameters.

Interne Links