Guia do modelo
MiMo V2.6 Pro RL requisitos de VRAM, compatibilidade GGUF e deploy local
Se você pesquisou "mimo v2.6 vram requirements", provavelmente quer saber se MiMo V2.6 Pro RL é viável no seu hardware local. Aqui dividimos o cálculo em pesos, cache KV e overhead de runtime para orientar a decisão.
MiMo V2.6 Pro RL pode ser configurado para cerca de 1,048,576 tokens nas configurações públicas, então estratégia de contexto importa tanto quanto a de quantização.
Status de verificação: Verificado. Fontes coletadas em 2026-10-06.
Calculadora de VRAM / RAM
Compare cenários com VRAM dedicada, memória unificada da Apple e offload CPU/RAM.
ID do Hugging Face / parâmetros customizados (opcional)
Se o repo for desconhecido, a calculadora usa seus valores como estimativa.
| Quant | Pesos | KV | Overhead | Total |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
| Hardware | Memória | Resultado | tok/s est. |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB | 24 GiB | Não cabe | 28.38 |
| NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB | 32 GiB | Não cabe | 50.46 |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB | 16 GiB | Não cabe | 20.72 |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB | 16 GiB | Não cabe | 18.92 |
| AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB | 24 GiB | Não cabe | 27.03 |
| NVIDIA A100 80GB PCIe | 80 GiB | Não cabe | 54.48 |
| Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory) | 128 GiB | Não cabe | 9.61 |
| Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory) | 192 GiB | Não cabe | 19.21 |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate) | 48 GiB | Não cabe | 51.08 |
Fórmulas e premissas
- 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 por quantização
Visão padrão com contexto e batch de referência.
| Quant | Pesos | KV | Overhead | Total |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
Quais GPUs e Macs rodam MiMo V2.6 Pro RL?
Baseline com Q4_K_M e valores padrão. tok/s é estimativa por largura de banda.
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
Não cabe (-601.89 GiB)
Estimado 28.38 tokens/s
Quantização recomendada: Sem ajuste nas quantizações listadas
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB
Não cabe (-593.89 GiB)
Estimado 50.46 tokens/s
Quantização recomendada: Sem ajuste nas quantizações listadas
NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB
Não cabe (-609.89 GiB)
Estimado 20.72 tokens/s
Quantização recomendada: Sem ajuste nas quantizações listadas
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB
Não cabe (-609.89 GiB)
Estimado 18.92 tokens/s
Quantização recomendada: Sem ajuste nas quantizações listadas
AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB
Não cabe (-601.89 GiB)
Estimado 27.03 tokens/s
Quantização recomendada: Sem ajuste nas quantizações listadas
NVIDIA A100 80GB PCIe
Não cabe (-545.89 GiB)
Estimado 54.48 tokens/s
Quantização recomendada: Sem ajuste nas quantizações listadas
Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)
Não cabe (-497.89 GiB)
Estimado 9.61 tokens/s
Quantização recomendada: Sem ajuste nas quantizações listadas
Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)
Não cabe (-433.89 GiB)
Estimado 19.21 tokens/s
Quantização recomendada: Sem ajuste nas quantizações listadas
2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)
Não cabe (-577.89 GiB)
Estimado 51.08 tokens/s
Quantização recomendada: Sem ajuste nas quantizações listadas
Dispositivos que passam no baseline: nenhum.
Snippets de deploy para 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
Offload CPU/RAM: mover camadas para RAM do sistema pode viabilizar o carregamento com menos VRAM, mas tende a reduzir o throughput.
MiMo V2.6 Pro RL guia aprofundado
Visão geral de VRAM e RAM para MiMo V2.6 Pro RL
Quem pesquisa “mimo v2.6 vram requirements” geralmente quer decidir rápido se o modelo é viável localmente. Esta página separa pesos residentes, cache KV e overhead de runtime.
No MiMo V2.6 Pro RL, campos de arquitetura como número de camadas, cabeças KV e head_dim mudam bastante o comportamento de memória. Em MoE, fit de memória segue total params; throughput por token segue active params.
Como a quantização muda a memória necessária em MiMo V2.6 Pro RL
Quantização é o principal ajuste prático. Q4_K_M costuma ser o início mais seguro; Q5/Q6 para qualidade melhor; Q3/Q2 para limites rígidos de memória.
Comprimento de contexto, cache KV e crescimento real de memória
Ao aumentar contexto, o cache KV cresce rápido e pode dominar o consumo. Em produção, um contexto moderado e estável costuma ser mais confiável.
Estratégia de fit em VRAM de GPU e memória unificada de Mac
Na escolha de hardware, capacidade e largura de banda são complementares: capacidade para caber, banda para responsividade.
Fluxo de deploy local (Ollama, llama.cpp, vLLM, ComfyUI)
Ollama facilita testes rápidos, llama.cpp oferece controle fino de offload, e vLLM tende a escalar melhor em APIs concorrentes. Para imagem/vídeo, considere memória extra de VAE e resolução.
Diagnóstico de OOM e throughput instável
Se ocorrer OOM, comece no perfil mínimo e aumente carga gradualmente. Offload CPU/RAM pode viabilizar o carregamento, com custo de latência e throughput.
Como escolher a configuração ideal de MiMo V2.6 Pro RL
Para definir a configuração final, valide com prompts e metas reais de qualidade. Um perfil com folga operacional costuma ser mais estável do que operar no limite de memória.
FAQ: MiMo V2.6 Pro RL
Quanta memória MiMo V2.6 Pro RL precisa na prática?
Depende de quantização, contexto e overhead de runtime. Reserve mais 10–20% de margem.
Para MiMo V2.6 Pro RL, devo priorizar VRAM, memória unificada ou offload CPU/RAM?
Garanta primeiro residência estável; depois otimize throughput. Offload ajuda a caber, mas tende a reduzir velocidade.
Com qual quantização começar em MiMo V2.6 Pro RL?
Q4_K_M costuma ser um começo prático.
Fontes de dados e notas de verificação
- Hugging Face model card (coletado 2026-10-06)
- Hugging Face config (coletado 2026-10-06)
Model card states 1.02T total and 42B activated parameters.