Kan ik MiniMax M2.1 lokaal draaien?

Ja — de gewichten zijn open op Hugging Face onder een Modified-MIT-licentie, dus lokale inzet is toegestaan, hoewel het volledige model groot is en je hardware moet controleren voordat je het downloadt.

Wat kost MiniMax M2.1 en hoe groot is het contextvenster?

Via de MiniMax API kost het $0,30 per miljoen inputtokens en $1,20 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 204.800 tokens.

Hoe verschilt M2.1 van zijn voorganger M2?

M2.1 scoort aanzienlijk hoger op software-engineering benchmarks — 49,4% versus 36,2% op Multi-SWE-Bench en 72,5% versus 56,5% op SWE-Bench Multilingual — en MiniMax zegt dat outputs schoner zijn en de waargenomen responstijden sneller.

MiniMax M2.1

3782°

#llm #minimax #redeneren #coderen #agenten #meertalig

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

MiniMax | 204,800 token context | $0.30/M input, $1.20/M output. MiniMax-M2.1 is een lichtgewicht, state-of-the-art groot taalmodel geoptimaliseerd voor coderen, agentische workflows en moderne applicatieontwikkeling. Met slechts 10 miljard geactiveerde parameters levert het een grote sprong in real-world capaciteit terwijl het uitzonderlijke latency, schaalbaarheid en kostenefficiëntie behoudt. Vergeleken met zijn voorganger levert M2.1 schonere, meer beknopte outputs en snellere waargenomen responstijden. Het toont toonaangevende meertalige codeerprestaties over belangrijke systemen en…MiniMax | 204,800 token context | $0.30/M input, $1.20/M output. MiniMax-M2.1 is een lichtgewicht, state-of-the-art groot taalmodel geoptimaliseerd voor coderen, agentische workflows en moderne applicatieontwikkeling. Met slechts 10 miljard geactiveerde parameters levert het een grote sprong in real-world capaciteit terwijl het uitzonderlijke latency, schaalbaarheid en kostenefficiëntie behoudt. Vergeleken met zijn voorganger levert M2.1 schonere, meer beknopte outputs en snellere waargenomen responstijden. Het toont toonaangevende meertalige codeerprestaties over belangrijke systemen en applicatietalen, met 49,4% op Multi-SWE-Bench en 72,5% op SWE-Bench Multilingual, en dient als veelzijdige agent “brein” voor IDE's, codeertools en algemene assistentie. Om degradatie van de prestaties van dit model te voorkomen, raadt MiniMax sterk aan om redenering tussen beurten te behouden. Meer informatie over het gebruik van reasoning_details om redenering terug te geven in onze docsOpens in new tab.

Gidsen voor dit model

Beste lokale LLM per gebruik (oktober 2026): het juiste open model voor elke klus

Hoeveel VRAM heb ik eigenlijk nodig voor lokale AI?

Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen

Wat is een GGUF-bestand? Uitleg over gekwantiseerde modellen (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

MiniMax M2.1 is een redeneervaardig taalmodel van MiniMax met 10 miljard geactiveerde parameters, een contextvenster van 200K tokens en open gewichten onder een Modified-MIT-licentie. Het onderscheidt zich door meertalige software-engineering: het presteert beter dan Claude Sonnet 4.5 op Multi-SWE-Bench en SWE-Bench Multilingual terwijl het $0,30 per miljoen inputtokens kost. Als je programmeeragenten of IDE-tools bouwt en iets wilt dat je ook lokaal kunt draaien, is het een serieuze optie.

Bekend om

Sterke meertalige codeerbenchmarkresultaten, beter dan Claude Sonnet 4.5 op Multi-SWE-Bench.
Slechts 10 miljard geactiveerde parameters, wat latentie laag houdt en zelfhosting mogelijk maakt.
Ontworpen als een agentisch 'brein': toolgebruik, instructies volgen, langetermijnplanning.
Open gewichten op Hugging Face onder een Modified-MIT-licentie.
Contextvenster van 200K tokens tegen $0,30/$1,20 per miljoen input/output tokens.

Let op

MiniMax raadt sterk aan om redeneervermogen tussen beurten te behouden; overslaan hiervan degradeert prestaties.
Modified-MIT is niet standaard MIT — controleer de licentievoorwaarden voor commercieel gebruik.
Volledige modelgewichten zijn groot; controleer je VRAM voordat je lokaal gaat gebruiken.

Het beste voor

Coderen

Agenten en toolgebruik

Redeneren

Meertalig

Draait lokaal

Prompts om te proberen

Los een echte GitHub-issue op

Hier is een Python-repository en een open bugrapport. De bug: het aanroepen van `process_batch()` met een lege lijst veroorzaakt een niet-afgehandelde `IndexError` in plaats van een leeg resultaat terug te geven. Reproduceer de fout, identificeer de oorzaak in onderstaande code, schrijf een fix en voeg een test toe die dit had kunnen ontdekken. [plak je code]

Bouw een multi-stap agent

Je hebt toegang tot een webzoektool en een code-uitvoertool. Een gebruiker wil de huidige wisselkoers tussen USD en JPY weten, dan berekenen hoeveel 3.750 USD waard is in JPY, en tenslotte het resultaat opslaan in een lokaal bestand genaamd result.txt. Plan de stappen, roep de tools in volgorde aan en bevestig dat het bestand is geschreven.

Meertalige code-review

Beoordeel de volgende TypeScript-functie op correctheid, randgevallen en prestaties. Schrijf hem daarna in idiomatisch Rust, met hetzelfde gedrag. Leg eventuele verschillen in foutafhandeling tussen de twee versies uit. [plak je TypeScript-functie]

Vergelijk met

MiniMax M1
Alleen API-model
1,000,000 token context · $0.55/M invoer, $2.20/M uitvoer
MiniMax M3
Model met open gewichten
1,048,576 token context · $0.30/M invoer, $1.20/M uitvoer
MiniMax M2.5
Model met open gewichten
204,800 token context · $0.27/M invoer, $0.95/M uitvoer
MiniMax M2
Model met open gewichten
204,800 token context · $0.26/M invoer, $1.02/M uitvoer

Meer tekstmodellen van minimax

Veelgestelde vragen

Kan ik MiniMax M2.1 lokaal draaien?: Ja — de gewichten zijn open op Hugging Face onder een Modified-MIT-licentie, dus lokale inzet is toegestaan, hoewel het volledige model groot is en je hardware moet controleren voordat je het downloadt.
Wat kost MiniMax M2.1 en hoe groot is het contextvenster?: Via de MiniMax API kost het $0,30 per miljoen inputtokens en $1,20 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 204.800 tokens.
Hoe verschilt M2.1 van zijn voorganger M2?: M2.1 scoort aanzienlijk hoger op software-engineering benchmarks — 49,4% versus 36,2% op Multi-SWE-Bench en 72,5% versus 56,5% op SWE-Bench Multilingual — en MiniMax zegt dat outputs schoner zijn en de waargenomen responstijden sneller.

Oordeel van de kapitein
Een zeldzame open-gewichten programmeeragent die beter presteert dan zijn aantal geactiveerde parameters doet vermoeden en gesloten concurrenten onderbiedt qua prijs.

Modelkaart op Hugging Face

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

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

Hoe deze score wordt opgebouwd

Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Vergelijkbare modellen

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

MiniMax M2.1 is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm minimax redeneren coderen agenten meertalig lokaal

Bladeren op modelfamilie