Apple Silicon Mac（M2/M3/M4 Max）と 128GB 以上のユニファイドメモリを所有しているなら、今すぐ試すべきローカルLLMの「最終兵器」が登場しました。Alibaba の Qwen 3.5 と並び称される最高峰のモデル、MiniMax-2.5 です。
これまで 230B という超巨大なパラメータを持つ Mixture of Experts (MoE) モデルをローカルで動かすのは至難の業でしたが、Unsloth が公開した Dynamic GGUF (UD-Q3_K_XL等) により、Mac ローカルで 28.7 tokens/sec（M3 Max 128GB実測）という驚異的な推論速度を実現可能になりました。
MiniMax-2.5 が「最強」とされる理由
- SOTA 級のコーディング能力: SWE-bench Verified で 80.2% を記録。OpenAI o1-mini 等に匹敵する開発支援能力。
- ネイティブ 196k コンテキスト: 超長文のコードベースやログを一度に読み込み可能。
- 思考プロセス（Chain of Thought）の可視化: 内部で
<think>タグを用いた推論を行い、極めて論理的な回答を出力。
ローカルデプロイの最短ルート
Unsloth の GGUF 版を使用すれば、モデルの取得から実行まで数分で完了します。
# モデルのダウンロード
hf download unsloth/MiniMax-M2.5-GGUF --include "*UD-Q3_K_XL*" --local-dir ./minimax-2.5
# llama-server で API サーバーとして起動
/usr/local/bin/llama-server \
--model ./minimax-2.5/MiniMax-M2.5-UD-Q3_K_XL-00001-of-00004.gguf \
--host 0.0.0.0 --port 8080 \
--ctx-size 32000 \
-ngl 999 --jinja
※ --jinja フラグを忘れると、MiniMax 特有のチャットテンプレートが正しく機能せず、精度が大幅に低下するため注意が必要です。
「動く」を「使い物になる」へ：現場の壁を突破する知恵
実際に OpenClaw などの自律エージェントのバックエンドとして MiniMax-2.5 を繋ぐと、公式ドキュメントにはない「日本語が不自然に停止する問題」や、巨大なプロンプトを投げた際の「502 Bad Gateway」に直面します。商用・実戦利用を妨げるこれらの障壁をどうクリアするか。その具体的数値を公開します。
MiniMax-2.5 攻略：128GB MacでSOTA級コーディング環境をローカル再現する｜Hack-Log
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note.com
- 現場実測パッチ: 日本語の途切れを殺す stop トークン設定と 502 エラー回避の黄金比
- エージェント最適化: MiniMax の推論精度を最大化する SOUL.md 特製プロンプト
- リソース限界突破: 128GB Mac 専用、VRAM 割り当て最適化起動スクリプト
- 即戦力 config: そのままコピペできる OpenClaw 接続用設定 JSON
まとめ
MiniMax-2.5 と 128GB Mac の組み合わせは、月額課金のクラウド LLM からの卒業を意味します。完全オフラインのプライバシーと、SOTA 級の知能をあなたの手元に。Project Stealth では、今後もこのローカル最強環境をベースにした収益化ハックを追いかけます。
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