LLMRAM
Язык: Русский

Гайд по модели

MiMo V2.6 Pro RL требования VRAM, совместимость GGUF и локальный деплой

Если вы ищете "mimo v2.6 vram requirements", скорее всего вы оцениваете, насколько MiMo V2.6 Pro RL реалистично запустить локально. Здесь расчёт разделён на веса, KV-cache и runtime-overhead для практичного выбора.

MiMo V2.6 Pro RL по опубликованным настройкам может масштабироваться примерно до 1,048,576 токенов, поэтому стратегия контекста важна не меньше квантизации.

Статус верификации: Проверено. Снимок источников: 2026-10-06.

Калькулятор VRAM / RAM

Сравнивайте сценарии для дискретной VRAM, unified memory Apple и CPU/RAM offload.

Пользовательский Hugging Face id / параметры (опционально)

Если repo id неизвестен, расчёт будет выполнен по вашим значениям как по оценке.

Память по квантизациям
КвантВесыKVOverheadИтого
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
Подходит / не подходит по железу
ЖелезоПамятьВердиктtok/s (оценка)
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB24 GiBНе подходит28.38
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB32 GiBНе подходит50.46
NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB16 GiBНе подходит20.72
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB16 GiBНе подходит18.92
AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB24 GiBНе подходит27.03
NVIDIA A100 80GB PCIe80 GiBНе подходит54.48
Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)128 GiBНе подходит9.61
Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)192 GiBНе подходит19.21
2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)48 GiBНе подходит51.08

Формулы и допущения

  • 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 по квантизации

Базовый режим использует стандартные context и batch для модели.

КвантВесыKVOverheadИтого
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

Какие GPU и Mac могут запускать MiMo V2.6 Pro RL?

Базовый вердикт на Q4_K_M и дефолтных context/batch. tok/s — приблизительная оценка.

NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB

Не подходит (-601.89 GiB)

Оценка 28.38 tokens/s

Рекомендуемая квантизация: Нет подходящей квантизации из списка

NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB

Не подходит (-593.89 GiB)

Оценка 50.46 tokens/s

Рекомендуемая квантизация: Нет подходящей квантизации из списка

NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB

Не подходит (-609.89 GiB)

Оценка 20.72 tokens/s

Рекомендуемая квантизация: Нет подходящей квантизации из списка

NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB

Не подходит (-609.89 GiB)

Оценка 18.92 tokens/s

Рекомендуемая квантизация: Нет подходящей квантизации из списка

AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB

Не подходит (-601.89 GiB)

Оценка 27.03 tokens/s

Рекомендуемая квантизация: Нет подходящей квантизации из списка

NVIDIA A100 80GB PCIe

Не подходит (-545.89 GiB)

Оценка 54.48 tokens/s

Рекомендуемая квантизация: Нет подходящей квантизации из списка

Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)

Не подходит (-497.89 GiB)

Оценка 9.61 tokens/s

Рекомендуемая квантизация: Нет подходящей квантизации из списка

Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)

Не подходит (-433.89 GiB)

Оценка 19.21 tokens/s

Рекомендуемая квантизация: Нет подходящей квантизации из списка

2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)

Не подходит (-577.89 GiB)

Оценка 51.08 tokens/s

Рекомендуемая квантизация: Нет подходящей квантизации из списка

Устройства, подходящие в базовом профиле: нет.

Сниппеты деплоя для 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: частичный перенос слоёв в системную RAM снижает требования к VRAM, но обычно замедляет инференс.

MiMo V2.6 Pro RL подробный разбор

Обзор VRAM и RAM для MiMo V2.6 Pro RL

Запрос «mimo v2.6 vram requirements» обычно означает одну задачу: понять, реально ли запустить модель локально. Здесь расчёт разделён на резидентные веса, KV-cache и runtime-overhead.

Для MiMo V2.6 Pro RL критичны архитектурные параметры: количество слоёв, KV-heads и head_dim. Для MoE память fit обычно следует total params, а оценка tok/s — active params.

Как квантизация меняет требования памяти у MiMo V2.6 Pro RL

Квантизация — главный практический рычаг. Q4_K_M часто стартовый компромисс; Q5/Q6 — для более стабильного качества; Q3/Q2 — для жёстких ограничений памяти.

Длина контекста, KV-cache и реальный рост потребления памяти

При росте контекста быстро растёт KV-cache. На практике надёжнее выбрать умеренный контекст с запасом, чем сразу максимальный режим на грани OOM.

Стратегия fit для GPU VRAM и unified memory на Mac

Выбор железа должен учитывать и ёмкость, и bandwidth: ёмкость отвечает за загрузку модели, bandwidth — за отзывчивость и скорость декодирования.

Локальный workflow (Ollama, llama.cpp, vLLM, ComfyUI)

Ollama удобен для быстрых проверок, llama.cpp даёт тонкий контроль offload, vLLM лучше подходит для API-сценариев с параллелизмом. Для image/video добавляйте бюджет на VAE и разрешение.

Диагностика OOM и нестабильной скорости

При OOM начните с минимального профиля и наращивайте нагрузку пошагово. CPU/RAM offload помогает поместить модель, но обычно снижает throughput.

Как выбрать рабочие настройки для MiMo V2.6 Pro RL

Финальные настройки лучше выбирать по реальным задачам и требованиям к качеству. Конфигурация с рабочим запасом памяти обычно стабильнее, чем запуск «на пределе».

FAQ: MiMo V2.6 Pro RL

Сколько памяти MiMo V2.6 Pro RL требует на практике?

Зависит от квантизации, длины контекста и runtime-overhead. Рекомендуется закладывать 10–20% запаса.

Что важнее для MiMo V2.6 Pro RL: VRAM, unified memory или CPU/RAM offload?

Сначала обеспечьте стабильную резидентность, затем оптимизируйте скорость. Offload помогает поместить модель, но замедляет работу.

С какой квантизации лучше стартовать для MiMo V2.6 Pro RL?

Часто практичный старт — Q4_K_M.

Источники данных и заметки верификации

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

Внутренние ссылки