モデルガイド
MiMo V2.6 Pro RL VRAM要件・GGUF互換性・ローカル運用ガイド
「mimo v2.6 vram requirements」を調べているなら、MiMo V2.6 Pro RL を自分の環境で現実的に運用できるかを判断したいはずです。このページでは重み、KVキャッシュ、ランタイムオーバーヘッドを分けて示します。
MiMo V2.6 Pro RL は公開設定でおよそ 1,048,576 tokens まで扱えるため、量子化だけでなくコンテキスト設計も重要です。
検証ステータス: 検証済み. 参照スナップショット取得日: 2026-10-06。
VRAM / RAM 計算ツール
GPU VRAM、Apple統合メモリ、CPU/RAMオフロードを想定して、モデル適合性を比較できます。
カスタム Hugging Face モデルID / パラメータ(任意)
未知のrepo idの場合は手入力値で推定計算します。
| 量子化 | 重み | KV | Overhead | 合計 |
|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 1,899.9 GiB | 13.13 GiB | 114.99 GiB | 2,028.01 GiB |
| INT8 / Q8_0 | 973.7 GiB | 13.13 GiB | 78.89 GiB | 1,065.71 GiB |
| Q6_K | 754.02 GiB | 13.13 GiB | 68.86 GiB | 836 GiB |
| Q5_K_M | 647.15 GiB | 13.13 GiB | 65.71 GiB | 725.99 GiB |
| Q4_K_M | 546.22 GiB | 13.13 GiB | 66.54 GiB | 625.89 GiB |
| Q3_K_M / Q3 | 415.6 GiB | 13.13 GiB | 59.18 GiB | 487.91 GiB |
| Q2_K / Q2 | 296.86 GiB | 13.13 GiB | 48.49 GiB | 358.48 GiB |
| ハードウェア | メモリ | 判定 | 推定 tok/s |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB | 24 GiB | 実行不可 | 28.38 |
| NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB | 32 GiB | 実行不可 | 50.46 |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB | 16 GiB | 実行不可 | 20.72 |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB | 16 GiB | 実行不可 | 18.92 |
| AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB | 24 GiB | 実行不可 | 27.03 |
| NVIDIA A100 80GB PCIe | 80 GiB | 実行不可 | 54.48 |
| Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory) | 128 GiB | 実行不可 | 9.61 |
| Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory) | 192 GiB | 実行不可 | 19.21 |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate) | 48 GiB | 実行不可 | 51.08 |
計算式と前提
- 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 量子化ごとのVRAM / RAM要件
既定はモデルの標準 context/batch。より重い条件は計算ツールで調整してください。
| 量子化 | 重み | KV | Overhead | 合計 |
|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 1,899.9 GiB | 13.13 GiB | 114.99 GiB | 2,028.01 GiB |
| INT8 / Q8_0 | 973.7 GiB | 13.13 GiB | 78.89 GiB | 1,065.71 GiB |
| Q6_K | 754.02 GiB | 13.13 GiB | 68.86 GiB | 836 GiB |
| Q5_K_M | 647.15 GiB | 13.13 GiB | 65.71 GiB | 725.99 GiB |
| Q4_K_M | 546.22 GiB | 13.13 GiB | 66.54 GiB | 625.89 GiB |
| Q3_K_M / Q3 | 415.6 GiB | 13.13 GiB | 59.18 GiB | 487.91 GiB |
| Q2_K / Q2 | 296.86 GiB | 13.13 GiB | 48.49 GiB | 358.48 GiB |
どのGPU/Macで MiMo V2.6 Pro RL?
基準判定は Q4_K_M + 既定 context/batch。tok/s は帯域幅ベースの概算です。
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
実行不可 (-601.89 GiB)
推定 28.38 tokens/s
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB
実行不可 (-593.89 GiB)
推定 50.46 tokens/s
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB
実行不可 (-609.89 GiB)
推定 20.72 tokens/s
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB
実行不可 (-609.89 GiB)
推定 18.92 tokens/s
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB
実行不可 (-601.89 GiB)
推定 27.03 tokens/s
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
NVIDIA A100 80GB PCIe
実行不可 (-545.89 GiB)
推定 54.48 tokens/s
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)
実行不可 (-497.89 GiB)
推定 9.61 tokens/s
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)
実行不可 (-433.89 GiB)
推定 19.21 tokens/s
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)
実行不可 (-577.89 GiB)
推定 51.08 tokens/s
推奨量子化: 該当量子化で適合なし
基準条件で実行可能なデバイス: なし.
デプロイスニペット: 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オフロード: llama.cpp などで一部レイヤーをシステムRAMに逃がせますが、速度低下が発生しやすいです。
MiMo V2.6 Pro RL 詳細解説
MiMo V2.6 Pro RL のVRAM/RAM計画の全体像
「mimo v2.6 vram requirements」を調べる人の多くは、ローカル運用が現実的かどうかを短時間で判断したいはずです。本ページでは重み常駐、KVキャッシュ、ランタイムオーバーヘッドを分けて提示します。
MiMo V2.6 Pro RL はアーキテクチャ特性(層数、KVヘッド、head_dim)で必要メモリが大きく変わります。MoEの場合、常駐メモリは total params 側、デコード効率は active params 側で見るのが実務的です。
量子化で MiMo V2.6 Pro RL の必要メモリはどう変わるか
量子化は最も効く調整項目です。Q4_K_Mを起点に、品質要件が高ければQ5/Q6へ、まず動作確認を優先するならQ3以下へ段階的に下げるのが安全です。
コンテキスト長・KVキャッシュ・実運用でのメモリ増加
コンテキスト長はメモリ消費を急増させます。最初から最大値を狙うより、実プロンプトで安定する長さを基準にし、必要な場面だけ拡張する方が失敗が少ないです。
GPU VRAM と Mac統合メモリの適合戦略
ハードウェアは容量と帯域の両方で評価してください。容量は「載るか」、帯域は「使って気持ちよい速度か」を決めます。
ローカル運用フロー(Ollama / llama.cpp / vLLM / ComfyUI)
Ollamaは導入が速く、llama.cppはオフロード制御が柔軟、vLLMはAPI運用向けです。画像/動画系はVAEや解像度による追加メモリも見積もる必要があります。
OOM とスループット不安定時の切り分け
OOM時は最小条件で再現→段階的に負荷増加が基本です。VRAM不足時はCPU/RAMオフロードで回避可能ですが、遅延とスループット低下は前提として見込んでください。
MiMo V2.6 Pro RL の設定を実運用に合わせて選ぶ方法
最終的な設定は実ワークロードで決めるのが安全です。許容品質を先に定義し、安定して余裕が残る量子化を選ぶ方が、限界ギリギリ構成より再現性が高くなります。
FAQ: MiMo V2.6 Pro RL
MiMo V2.6 Pro RL は実際にどれくらいのメモリが必要ですか?
量子化・コンテキスト長・ランタイムオーバーヘッドで変わります。表の値に加えて10〜20%の余裕を推奨します。
MiMo V2.6 Pro RL では VRAM と統合メモリ、CPU/RAMオフロードのどれを優先すべきですか?
まず安定して常駐できる構成を確保し、その後に速度を最適化するのが安全です。
MiMo V2.6 Pro RL の初期量子化は何がよいですか?
多くのケースで Q4_K_M が出発点として実用的です。
データソースと検証メモ
- Hugging Face model card (取得日 2026-10-06)
- Hugging Face config (取得日 2026-10-06)
Model card states 1.02T total and 42B activated parameters.