Mohu MiniMax M1 spustit lokálně?

Ne. Přestože je model popisován jako open-weight v duchu, MiniMax nezveřejnil váhy do veřejného repozitáře, takže M1 je zatím dostupný pouze přes API.

Kolik MiniMax M1 stojí a jak dlouhý má kontext?

MiniMax účtuje 0,55 USD za milion vstupních tokenů a 2,20 USD za milion výstupních tokenů, s kontextovým oknem jednoho milionu tokenů.

Jak se M1 srovnává s DeepSeek R1 nebo Qwen3-235B?

Všechny tři jsou velké MoE modely pro uvažování v podobném rozsahu parametrů; MiniMax uvádí, že M1 překonává oba na několika benchmarcích včetně SWE-bench a MATH, i když nemá veřejně dostupné váhy jako DeepSeek R1 a Qwen3-235B.

MiniMax M1

2011°

#llm #minimax #uvažování #programování #agenti #dlouhý kontext

Spustit model

Nabídky / Reklamy

OpenRouter Terminál / API

Platba za token

Chatuj s tímto modelem v prohlížeči nebo ho zavolej ze svého kódu s jedním API klíčem.

MiniMax | kontext 1 000 000 tokenů | 0,55 $/M vstup, 2,20 $/M výstup. MiniMax-M1 je rozsáhlý open-weight model pro odvozování navržený pro rozšířený kontext a vysoce efektivní inference. Využívá hybridní architekturu Mixture-of-Experts (MoE) spojenou s vlastním mechanismem "lightning attention", což mu umožňuje zpracovávat dlouhé sekvence až do 1 milionu tokenů při zachování konkurenceschopné efektivity FLOP. S 456 miliardami parametrů celkem a 45,9 miliardami aktivními na token je tato varianta optimalizována pro komplexní, více krokové úlohy odvozování. Trénováno pomocí vlastního…MiniMax | kontext 1 000 000 tokenů | 0,55 $/M vstup, 2,20 $/M výstup. MiniMax-M1 je rozsáhlý open-weight model pro odvozování navržený pro rozšířený kontext a vysoce efektivní inference. Využívá hybridní architekturu Mixture-of-Experts (MoE) spojenou s vlastním mechanismem "lightning attention", což mu umožňuje zpracovávat dlouhé sekvence až do 1 milionu tokenů při zachování konkurenceschopné efektivity FLOP. S 456 miliardami parametrů celkem a 45,9 miliardami aktivními na token je tato varianta optimalizována pro komplexní, více krokové úlohy odvozování. Trénováno pomocí vlastního posilovaného učení (CISPO), M1 exceluje v porozumění dlouhému kontextu, softwarovém inženýrství, agentním používání nástrojů a matematickém odvozování. Benchmarky ukazují silný výkon napříč FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA a TAU-Bench, často překonávající jiné otevřené modely jako DeepSeek R1 a Qwen3-235B.

Návody k tomuto modelu

Otevřené váhy vs open source vs pouze API: co vlastně smíš dělat

Jak vybrat AI model v říjnu 2026: nejprve novinky o uzavřených modelech, pak otevřené váhy ke stažení

10 nejlevnějších alternativ ChatGPT v roce 2026: bezplatné lokální modely, bezplatné tarify a paušální plány

Všechny návody

Poznámky kapitána

Napsal Captain, hlavní redaktor

Poznámky z 2026-10-13

MiniMax M1 je model MoE pro uvažování s 456 miliardami parametrů od MiniMax, navržený pro úkoly vyžadující hluboké vícefázové myšlení a velmi dlouhý kontext – až jeden milion tokenů. Jeho hybridní architektura kombinuje mixture-of-experts s vlastním mechanismem lightning attention pro efektivní inferenci ve velkém měřítku. Pokud pracujete na složitých programátorských problémech, agentních pipelinech nebo uvažování nad dlouhými dokumenty a chcete model s otevřenými váhami za rozumnou cenu API, M1 stojí za vážné zvážení.

Známý pro

Okno kontextu o velikosti jednoho milionu tokenů, skutečně použitelné pro velmi dlouhé dokumenty nebo kódové báze.
Silný výkon na benchmarkech softwarového inženýrství včetně SWE-bench a FullStackBench.
Agentní využití nástrojů integrované přímo do tréninku, nikoli dodatečně.
Efektivní design MoE: 456 miliard parametrů celkem, aktivních pouze 45,9 miliard na token.
Trénováno s vlastním RL pipeline (CISPO) laděným pro složité, vícefázové uvažování.

Dej pozor na

Váhy nejsou veřejně dostupné; model je dostupný pouze přes API, nelze nasadit lokálně.
Výstupní tokeny stojí čtyřikrát více než vstupní – dlouhé řetězce uvažování rychle navyšují náklady.
Neexistují veřejné podrobnosti o model card, takže licence a práva na doladění nejsou jasné.

Nejlepší pro

Programování

Agenti a používání nástrojů

Uvažování

Dlouhý kontext

Matematika

Promptů k vyzkoušení

Ladění subtilní chyby souběžnosti

Zde je asynchronní Python funkce, která občas při zatížení vyvolá RuntimeError. Projděte všechny možné závodní podmínky, vysvětlete, která pravděpodobně způsobuje chybu, a přepište funkci tak, aby ji opravila, aniž byste změnili její vnější rozhraní. ```python async def fetch_and_cache(key, cache, fetch_fn): if key not in cache: cache[key] = await fetch_fn(key) return cache[key] ```

Naplánujte vícestupňového výzkumného agenta

Navrhněte agenta využívajícího nástroje, který odpoví na otázku: který open-weight LLM vydaný za posledních 12 měsíců má nejlepší poměr výkon/cena na programátorské úkoly? Vyjmenujte nástroje, které by agent měl volat, v jakém pořadí, jaká data má při každém kroku sbírat, jak má řešit konfliktní benchmarkové zdroje a jak by měl vypadat jeho konečný výstup.

Vyřešte vícestupňový matematický problém

Továrna vyrábí widgety v dávkách. Každá dávka trvá 3 hodiny a vyrobí mezi 80 a 120 widgety, rovnoměrně rozděleno. Továrna provozuje 2 stroje paralelně, 16 hodin denně. Objednávky přicházejí jako Poissonův proces s průměrnou rychlostí 5 objednávek za hodinu, každá na přesně 10 widgetů. Jaká je pravděpodobnost, že továrna zaostane za poptávkou o více než 200 widgetů během 5denního týdne? Ukažte své uvažování krok za krokem.

Porovnat s

MiniMax M3
Model s otevřenými váhami
kontext 1,048,576 tokenů · $0.30/M vstup, $1.20/M výstup
MiniMax M2.5
Model s otevřenými váhami
kontext 204,800 tokenů · $0.27/M vstup, $0.95/M výstup
MiniMax M2.1
Model s otevřenými váhami
kontext 204,800 tokenů · $0.30/M vstup, $1.20/M výstup
MiniMax M2
Model s otevřenými váhami
kontext 204,800 tokenů · $0.26/M vstup, $1.02/M výstup

Více textových modelů od minimax

Často kladené otázky

Mohu MiniMax M1 spustit lokálně?: Ne. Přestože je model popisován jako open-weight v duchu, MiniMax nezveřejnil váhy do veřejného repozitáře, takže M1 je zatím dostupný pouze přes API.
Kolik MiniMax M1 stojí a jak dlouhý má kontext?: MiniMax účtuje 0,55 USD za milion vstupních tokenů a 2,20 USD za milion výstupních tokenů, s kontextovým oknem jednoho milionu tokenů.
Jak se M1 srovnává s DeepSeek R1 nebo Qwen3-235B?: Všechny tři jsou velké MoE modely pro uvažování v podobném rozsahu parametrů; MiniMax uvádí, že M1 překonává oba na několika benchmarcích včetně SWE-bench a MATH, i když nemá veřejně dostupné váhy jako DeepSeek R1 a Qwen3-235B.

Verdikt kapitána
Seriózní model pro uvažování s opravdu užitečným milionovým oknem – omezený pouze absencí veřejných vah.

Kapitán píše tyto poznámky na základě popisu modelu a modelové karty. Ceny a velikosti kontextu jsou od poskytovatele v době psaní a mohou se změnit.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Jak se toto skóre sčítá

Tento model zatím nemá žádná data o popularitě z žádného zdroje, takže má náhradní číslo pod 7,000°, které udržuje seznamy kompletní. Nikdy se neumístí výš než model s daty. Rozpis se tu objeví, jakmile ho nějaký zdroj nahlásí.

Slovníček: pojmy používané zde

Heat skóre: Jedno číslo, které ukazuje, jak moc se model teď používá a chce, od 0° do 9 999°. Každý seznam na tomto webu, který říká nejžhavější, je podle toho seřazený a nic jiného.
Minimum: 7 000° je základ, od kterého začíná každý model s reálnými daty. Měřítko je od 0° do 9 999°; část pod minimem je vyhrazena pro zástupce (modely bez dat), aby model s daty byl vždy výš než ten bez. Minimum je stejné pro všechny a nic nerozhoduje; stupně nad ním jsou měření.
Ekvivalenty stažení: Všechno, co skóre počítá jako stažení, sečtené: samotná stažení, každý torrent seeder jako 1 000, každý obrázek z AI Horde a každý běh na generujícím webu jako jedno.
Logaritmická škála: Počítá se po desítkách, ne po jednotkách: přechod z 1 000 na 10 000 stažení přidá stejný počet stupňů jako z 10 000 na 100 000. Zabraňuje, aby obři přebili všechno ostatní.
Lajky: Palce nahoru a lajky ze všech zdrojů, každý za polovinu váhy stažení na logaritmické škále.
Rychlost přijetí: Kolik stažení denně model právě teď má, podle rozdílu mezi dvěma odečty zdroje. Čtvrtina váhy oproti termínu stažení.
Měřené a odhadované: Měřené znamená, že existují dva záznamy zdroje a rozdíl je skutečný. Odhadované znamená, že je znám jen dnešní celkový údaj a minulost je rozložena přes životnost modelu; stránka uvádí, který typ zobrazuje.
Seeder: Někdo, kdo drží kopii vah online, aby si ji ostatní mohli stáhnout přes torrent, nebo hostovaný zrcadlový server, který dělá totéž. Každý takový počítá jako 1 000 stažení.
AI Horde: Dobrovolnická síť, která zdarma generuje obrázky na darovaných počítačích. Počet obrázků vytvořených s modelem je veřejný a každý se počítá jako jedno stažení.
Generační stránky: Stránky, které hostují vlastní kopie modelu a umožňují lidem generovat s ním, například PixAI, SeaArt a Yodayo. Jejich stažení se počítají stejně jako u Civitai a každý běh generování jako jedno stažení.
OpenRouter tokeny: Textový model poskytovaný přes API, jako Claude nebo GPT, nemá žádné váhy ke stažení, takže jeho využití se měří tokeny: kusy textu, které přečetl a napsal přes OpenRouter, bránu, kterou používá mnoho aplikací, za posledních 30 dní. Každých 10,000,000 tokenů se počítá jako jedno stažení. Zdroj: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Plný model (checkpoint): Samotné váhy, soubor, který generuje sám o sobě. Má bonus, protože na něm závisí doplňky.
LoRA a embedding: Malé doplňkové soubory, které nasměrují váhy někoho jiného k určitému stylu, postavě nebo konceptu. Samy o sobě nemohou běžet.
Rodina a váhy: Základ, na kterém je model postavený, například SD 1.5, SDXL, Flux nebo Wan. Každý model dědí datum vydání vah své rodiny.
Věk: Stupně odečtené podle toho, jak dávno vyšla váha rodiny: 150° za rok, až do 750°. Staré stažení, která měla roky na nashromáždění, zůstávají nahoře na seznamu.
Boost rodiny: Malý, omezený posun pro LoRA rodiny, kterou tato stránka právě podporuje, vždy uvedený v rozpisu.
Náhradní skóre: Stabilní číslo pod minimem dané modelu, o kterém zatím žádný zdroj nehlásí, aby seznamy zůstaly kompletní. Nikdy není výše než model s daty.
Nové! (ochranná lhůta): Model mladší než 7 dní ukazuje místo skóre Nové! a nezískává místo v žebříčku. Jeho skóre se počítá od prvního dne, ale model starý jeden den roste rychleji než cokoli jiného, takže bez čekání by #1 týdne byl vždy model, který vyšel včera, místo toho, co vydrželo týden.
Trend: Jak růst modelu za určité období odpovídá typickému růstu modelu za stejné období. Rychlejší než obvyklé znamená vzestup, pomalejší pokles.
Typický model: Střed katalogu: polovina modelů s číslem rostla rychleji za dané období, polovina pomaleji.

Podobné modely

Qwen3.6 Flash

TEXT / LLM

MiMo V2.6 Pro UltraSpeed

AI modely pro generování obrázků, videa a textu

MiniMax M1 je textový model pro rodinu Text / LLM uvedený na ModelTrends.ai, katalogu open source AI modelů pro obrázky, video a text určeném jen ke čtení. Porovnejte ho s dalšími modely Text / LLM a podívejte se na jeho skóre žhavosti.

Další modely Text / LLM llm minimax uvažování programování agenti dlouhý kontext matematika

Procházet podle rodiny modelů