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title: Minimax2.7-BF16-xLLM
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  - BF16
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  - safetensors
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  - pytorch
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# Minimax2.7-BF16-xLLM

> Minimax2.7-BF16-xLLM - Eco-Tech 在 ModelScope 开源的模型。1. 基本信息 | 项目 | 信息 | |:------:|:------:| | 原始模型名 | MiniMax-M2.7 | | 原始模型链接 | MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 | | 架构 | MiniMaxM2ForCausalLM | | 原始精度 | FP8 (float8e4m3fn, blocksize=[128,128]) | | 反量化精度 | BF16 | | Hidden…

Eco-Tech/Minimax2.7-BF16-xLLM 是 ModelScope 魔搭社区上的 228.7B 参数text-generation模型，采用 other 许可，基于 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 构建。

- **Repository**: Eco-Tech/Minimax2.7-BF16-xLLM
- **License**: other
- **Tasks**: text-generation
- **Parameters**: 228.7B
- **Base model**: MiniMaxAI/MiniMax-M2.7
- **Downloads**: 43
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-05-28

Source: https://www.modelscope.cn/models/Eco-Tech/Minimax2.7-BF16-xLLM

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# MiniMax-M2.7-bf16

## 1. 基本信息
| 项目 | 信息 |
|:------:|:------:|
| 原始模型名  | MiniMax-M2.7 |
| 原始模型链接  | [ MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 ](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7) |
| 架构 | MiniMaxM2ForCausalLM |
| 原始精度 | FP8 (float8_e4m3fn, block_size=[128,128]) |
| 反量化精度 | BF16 |
| Hidden Size | 3072 |
| Layers | 62 |
| Attention Heads | 48 (KV Heads: 8) |
| Experts | 256 (per-token top-8) |
| Vocab Size | 200064 |
| Max Position | 196608 |
| RoPE Theta | 5000000 |
| 原始 FP8 大小 | ~215 GB |
| BF16 权重大小 | ~427 GB |
| 分片数 | 125 个 safetensors |

## 2. 反量化脚本
使用 [dequant_minimax_fp8.py](https://github.com/jd-opensource/xllm/blob/main/tools/dequant_minimax_fp8.py) 从原始 FP8 权重离线反量化为 BF16：
```shell
python dequant_minimax_fp8.py \
    --input-dir  /path/to/MiniMax-M2.7 \
    --output-dir /path/to/MiniMax-M2.7-bf16
```

脚本将 FP8 block-wise 权重乘以对应的 `weight_scale_inv` 反量化为 BF16，同时移除 `config.json` 中的 `quantization_config` 字段并更新 `torch_dtype` 为 `bfloat16`。