I pesi sono aperti e posso eseguire MiniMax-01 localmente?

Sì, i pesi sono pubblicati su Hugging Face sotto l’organizzazione MiniMaxAI. Eseguire il modello completo localmente è impegnativo dato il totale di 456 miliardi di parametri, quindi la maggior parte dei self-hoster avrà bisogno di una configurazione multi-GPU.

Quanto costa MiniMax-01 e qual è la lunghezza del contesto?

Via API costa 0,20$ per milione di token in input e 1,10$ per milione in output. La finestra di contesto è indicata poco oltre 1 milione di token sull’API, anche se il modello può gestire fino a 4 milioni di token in inferenza.

In cosa differisce MiniMax-01 dagli altri modelli a contesto lungo?

La sua architettura ibrida Lightning Attention e Softmax Attention è progettata specificamente per estendere il contesto in modo efficiente, e il tetto di 4 milioni di token è più alto della maggior parte dei modelli nella sua fascia di prezzo. Include anche la comprensione delle immagini insieme alla generazione testuale.

MiniMax 01

4326°

#llm #minimax #visione #contesto lungo #locale #budget

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MiniMax | contesto di 1.000.192 token | $0.20/M input, $1.10/M output. MiniMax-01 combina MiniMax-Text-01 per generazione testuale e MiniMax-VL-01 per comprensione immagini. Ha 456 miliardi di parametri, con 45,9 miliardi di parametri attivi per inferenza, e può gestire un contesto fino a 4 milioni di token. Il modello testuale adotta un'architettura ibrida che combina Lightning Attention, Softmax Attention e Mixture-of-Experts (MoE). Il modello immagini adotta il framework “ViT-MLP-LLM” ed è addestrato sopra il modello testuale. Per maggiori informazioni sul rilascio, vedi: https://www.minimaxi.com/en/news/minimax-01-series-2Opens in new tab

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

MiniMax-01 è un modello mixture-of-experts da 456 miliardi di parametri di MiniMax che combina un modello testuale con uno visivo in un unico pacchetto. La sua caratteristica principale è un’architettura di attenzione ibrida che estende il contesto utilizzabile fino a 4 milioni di token, ben oltre la maggior parte dei concorrenti a questo prezzo. A 0,20$ per milione di token in input è adatto a sviluppatori che necessitano di contesti molto lunghi o lavoro multimodale senza un conto API elevato.

Conosciuto per

Finestra di contesto da 4 milioni di token, una delle più lunghe disponibili a questo prezzo.
Architettura ibrida Lightning Attention e Softmax Attention progettata per sequenze lunghe.
Combina generazione testuale e comprensione immagini in un solo modello.
456 miliardi di parametri totali con solo 45,9 miliardi attivati per token tramite routing MoE.
Pesi aperti disponibili su Hugging Face.

Attenzione a

456 miliardi di parametri totali significa che il self-hosting richiede hardware serio; la maggior parte degli utenti userà l’API.
La componente visiva è un modello separato aggiunto sopra, non un’architettura multimodale nativa.
Il contesto oltre 1 milione di token è solo per inferenza; il contesto di training era 1 milione di token.

Ideale per

Prompt da provare

Riassumi un documento molto lungo

Ecco un contratto lungo. Leggi tutto il testo, poi dammi: (1) un riassunto in inglese semplice di un paragrafo, (2) le tre obbligazioni più importanti per ciascuna parte, e (3) eventuali clausole che comportano rischi insoliti per l’acquirente. [Incolla il documento sotto questa linea]

Analizza un’immagine caricata

Allego uno screenshot di una dashboard dati. Descrivi ogni grafico che vedi, spiega cosa mostra, identifica anomalie o trend da segnalare e suggerisci una domanda di approfondimento che i dati sollevano ma non rispondono.

Sintesi di ricerca cross-documento

Incollo tre articoli di ricerca separati qui sotto. Dopo averli letti tutti e tre, scrivi una sintesi di 400 parole che identifichi dove concordano, dove si contraddicono e quale domanda nessuno di loro risponde. Etichetta ogni affermazione con il documento da cui proviene.

Confronta con

MiniMax M3
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.30/M, output $1.20/M
Muse Spark 1.3 Contributor
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.10/M, output $0.20/M
Space Bunny Alpha
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · uso gratuito
Gemini 2.5 Flash Lite
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.10/M, output $0.40/M

Altri modelli di testo da minimax

Domande frequenti

I pesi sono aperti e posso eseguire MiniMax-01 localmente?: Sì, i pesi sono pubblicati su Hugging Face sotto l’organizzazione MiniMaxAI. Eseguire il modello completo localmente è impegnativo dato il totale di 456 miliardi di parametri, quindi la maggior parte dei self-hoster avrà bisogno di una configurazione multi-GPU.
Quanto costa MiniMax-01 e qual è la lunghezza del contesto?: Via API costa 0,20$ per milione di token in input e 1,10$ per milione in output. La finestra di contesto è indicata poco oltre 1 milione di token sull’API, anche se il modello può gestire fino a 4 milioni di token in inferenza.
In cosa differisce MiniMax-01 dagli altri modelli a contesto lungo?: La sua architettura ibrida Lightning Attention e Softmax Attention è progettata specificamente per estendere il contesto in modo efficiente, e il tetto di 4 milioni di token è più alto della maggior parte dei modelli nella sua fascia di prezzo. Include anche la comprensione delle immagini insieme alla generazione testuale.

Verdetto del capitano
Una rara combinazione di contesto veramente lungo, pesi aperti e prezzo basso per input — vale la pena provarlo se il tuo carico di lavoro coinvolge documenti molto grandi o analisi multi-immagine.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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