MiniMax-01の重みはオープンでローカル実行できますか？

MiniMax | 1,000,192 トークンコンテキスト | 入力 $0.20/M、出力 $1.10/M。MiniMax-01はテキスト生成用のMiniMax-Text-01と画像理解用のMiniMax-VL-01を組み合わせたモデルです。4560億パラメータを持ち、推論ごとに459億パラメータがアクティブ化され、最大400万トークンのコンテキストを処理可能です。テキストモデルはLightning Attention、Softmax Attention、Mixture-of-Experts（MoE）を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用。画像モデルは「ViT-MLP-LLM」フレームワークを採用し、テキストモデルの上に訓練されています。リリースの詳細は https://www.minimaxi.com/en/news/minimax-01-series-2Opens in new tab をご覧ください。

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キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

MiniMax-01はMiniMaxの4560億パラメータのMixture-of-Expertsモデルで、テキストモデルとビジョンモデルを一つにまとめています。注目すべきはハイブリッドアテンションアーキテクチャで、4百万トークンという非常に長いコンテキストを扱え、同価格帯の多くのライバルを凌駕します。入力100万トークンあたり0.20ドルで、非常に長いコンテキストやマルチモーダル作業が必要な開発者に適しています。

得意分野

4百万トークンのコンテキストウィンドウはこの価格帯で最長クラス。
長大シーケンス向けに設計されたハイブリッドLightning AttentionとSoftmax Attentionアーキテクチャ。
テキスト生成と画像理解を一つのモデルで統合。
4560億パラメータ中、MoEルーティングにより1トークンあたり45.9億パラメータのみが活性化。
Hugging Faceでオープンウェイトを公開。

注意点

4560億パラメータのため自己ホスティングには高性能ハードウェアが必要で、多くのユーザーはAPI利用になる。
ビジョンコンポーネントは別モデルを上乗せしたもので、ネイティブなマルチモーダルアーキテクチャではない。
100万トークンを超えるコンテキストは推論時のみ対応で、訓練時は100万トークンまで。

最適な用途

試してみるプロンプト

非常に長い文書の要約

長大な契約書があります。全文を読み、(1)平易な英語での1段落要約、(2)各当事者の最重要義務3つ、(3)買い手にとって異常なリスクを含む条項を挙げてください。[以下に文書を貼り付けてください]

アップロード画像の分析

データダッシュボードのスクリーンショットを添付します。見えるすべてのチャートを説明し、それぞれが示す内容、注目すべき異常や傾向を指摘し、データが示唆するが答えていないフォローアップ質問を1つ提案してください。

文書間研究統合

3つの異なる研究論文を以下に貼り付けます。すべて読んだ後、400語でそれらの一致点、矛盾点、どの論文も答えていない疑問点をまとめてください。各主張には出典論文を明記してください。

比較する

MiniMax M3
オープンウェイトモデル
1,048,576トークンのコンテキスト · $0.30/M 入力、$1.20/M 出力
Muse Spark 1.3 Contributor
API専用モデル
1,048,576トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.20/M 出力
Space Bunny Alpha
API専用モデル
1,000,000トークンのコンテキスト · 無料で使用可能
Gemini 2.5 Flash Lite
API専用モデル
1,048,576トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.40/M 出力

minimaxの他のテキストモデル

よくある質問

MiniMax-01の重みはオープンでローカル実行できますか？: はい、MiniMaxAI組織のHugging Faceで公開されています。4560億パラメータのためローカル実行は高負荷で、多くの自己ホスティングユーザーはマルチGPU環境が必要です。
MiniMax-01の料金とコンテキスト長は？: API経由で入力100万トークンあたり0.20ドル、出力100万トークンあたり1.10ドル。API上のコンテキストウィンドウは約100万トークンですが、推論時は最大400万トークンまで対応可能です。
MiniMax-01は他の長コンテキストモデルとどう違いますか？: ハイブリッドLightning AttentionとSoftmax Attentionアーキテクチャで効率的にコンテキストを拡張し、400万トークンの上限は同価格帯で最長クラス。テキスト生成と画像理解を一体化している点も特徴です。

キャプテンの評価
非常に長いコンテキスト、オープンウェイト、低価格入力の希少な組み合わせで、大規模文書や複数画像解析を扱うなら検討に値します。

Hugging Faceのモデルカード

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

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Updated Oct 22, 2026

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このスコアの計算方法

このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。