MiniMax M1을 로컬에서 실행할 수 있나요?

MiniMax | 1,000,000 토큰 컨텍스트 | 입력 $0.55/M, 출력 $2.20/M. MiniMax-M1은 확장된 컨텍스트와 고효율 추론을 위해 설계된 대규모 오픈 웨이트 추론 모델입니다. 하이브리드 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처와 맞춤형 "lightning attention" 메커니즘을 활용해 최대 100만 토큰의 긴 시퀀스를 처리하면서 경쟁력 있는 FLOP 효율성을 유지합니다. 총 4560억 파라미터, 토큰당 459억 활성 파라미터를 갖춘 이 변형은 복잡한 다단계 추론 작업에 최적화되어 있습니다. 맞춤형 강화 학습 파이프라인(CISPO)으로 훈련되었으며, 장기 컨텍스트 이해, 소프트웨어 엔지니어링, 에이전트 도구 사용, 수학적 추론에서 뛰어납니다. FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA, TAU-Bench 등에서 강력한 성능을 보이며 DeepSeek R1, Qwen3-235B 등 다른 오픈 모델을 자주 능가합니다.

이 모델의 가이드

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모든 가이드

캡틴의 노트

Captain 작성, 하우스 에디터

2026-10-13의 노트

MiniMax M1은 MiniMax의 4,560억 매개변수 MoE 추론 모델로, 깊은 다단계 사고와 최대 100만 토큰의 매우 긴 컨텍스트가 필요한 작업을 위해 설계되었습니다. 하이브리드 아키텍처는 전문가 혼합(MoE)과 맞춤형 라이트닝 어텐션 메커니즘을 결합해 대규모 효율적 추론을 지원합니다. 어려운 코딩 문제, 에이전트 파이프라인, 장문 문서 추론 작업을 하며 적당한 API 가격의 오픈 가중치급 모델을 원한다면 M1은 진지하게 고려할 만합니다.

알려진 점

100만 토큰 컨텍스트 창, 매우 긴 문서나 코드베이스에 실제로 사용 가능.
SWE-bench, FullStackBench 등 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 강력함.
에이전트 도구 사용이 훈련에 내장되어 있음, 별도 추가 아님.
효율적인 MoE 설계: 총 4560억 매개변수 중 토큰당 459억만 활성화.
복잡한 다단계 추론에 맞춘 맞춤형 RL 파이프라인(CISPO)으로 훈련됨.

주의할 점

가중치가 공개되지 않아 API 전용이며 로컬 배포 불가.
출력 토큰 비용이 입력의 4배로, 긴 추론 체인은 비용이 빠르게 증가.
모델 카드가 공개되지 않아 라이선스 조건과 미세 조정 권한이 불명확.

최적 용도

시도해볼 프롬프트

미묘한 동시성 버그 디버깅

다음은 부하가 걸릴 때 가끔 RuntimeError를 발생시키는 Python 비동기 함수입니다. 가능한 모든 경쟁 상태를 분석하고, 어떤 상태가 오류를 가장 많이 일으키는지 설명한 후, 외부 인터페이스를 변경하지 않고 오류를 수정한 함수를 다시 작성하세요. ```python async def fetch_and_cache(key, cache, fetch_fn): if key not in cache: cache[key] = await fetch_fn(key) return cache[key] ```

다단계 연구 에이전트 계획

도구를 사용하는 에이전트를 설계하세요. 질문: 지난 12개월 내에 출시된 오픈 가중치 LLM 중 코딩 작업에서 성능 대비 비용이 가장 좋은 모델은 무엇인가? 에이전트가 호출해야 할 도구 목록과 순서, 각 단계에서 수집해야 할 데이터, 벤치마크 출처 간 충돌 해결 방법, 최종 출력 형식을 작성하세요.

복합 수학 문제 해결

공장에서 위젯을 배치 단위로 생산합니다. 각 배치는 3시간이 걸리며 80~120개 위젯을 균등 분포로 생산합니다. 공장은 하루 16시간 동안 2대의 기계를 병렬로 가동합니다. 주문은 시간당 평균 5건의 포아송 과정으로 도착하며, 각 주문은 정확히 10개의 위젯을 요청합니다. 5일간 공장이 수요보다 200개 이상 부족할 확률은 얼마인가요? 단계별로 추론 과정을 보여주세요.

비교하기

MiniMax M3
오픈 가중치 모델
1,048,576 토큰 컨텍스트 · $0.30/M 입력, $1.20/M 출력
MiniMax M2.5
오픈 가중치 모델
204,800 토큰 컨텍스트 · $0.27/M 입력, $0.95/M 출력
MiniMax M2.1
오픈 가중치 모델
204,800 토큰 컨텍스트 · $0.30/M 입력, $1.20/M 출력
MiniMax M2
오픈 가중치 모델
204,800 토큰 컨텍스트 · $0.26/M 입력, $1.02/M 출력

minimax의 더 많은 텍스트 모델

사람들이 묻는 질문

MiniMax M1을 로컬에서 실행할 수 있나요?: 아니요. 오픈 가중치라고는 하지만 MiniMax가 가중치를 공개하지 않아 현재는 API 전용입니다.
MiniMax M1의 비용과 컨텍스트 길이는 어떻게 되나요?: 입력 토큰당 0.55달러, 출력 토큰당 2.20달러이며, 100만 토큰 컨텍스트 창을 가집니다.
M1은 DeepSeek R1이나 Qwen3-235B와 어떻게 비교되나요?: 세 모델 모두 비슷한 규모의 대형 MoE 추론 모델이며, MiniMax는 SWE-bench와 MATH 등 여러 벤치마크에서 M1이 두 모델보다 우수하다고 보고하지만, DeepSeek R1과 Qwen3-235B는 공개 가중치를 제공합니다.

캡틴의 평가
진짜 쓸모 있는 100만 토큰 창을 가진 진지한 추론 모델이지만, 공개 가중치 부재가 아쉽습니다.

캡틴은 모델의 설명과 모델 카드에서 이 노트를 작성합니다. 가격과 컨텍스트 크기는 작성 시점의 제공자 기준이며 변경될 수 있습니다.

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Updated Oct 22, 2026

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이 점수가 어떻게 계산되는지

이 모델은 아직 어떤 출처에서도 인기 데이터가 없어서 7,000° 아래에 임시 점수를 가지고 있어. 이 점수는 목록을 완성하는 데 쓰여. 데이터가 있는 모델보다 절대 순위가 높지 않아. 출처에서 보고가 들어오는 즉시 여기서 세부 내역이 나타나.

용어집: 여기서 쓰는 말들

히트 점수: 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
기본 점수: 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
다운로드 동등치: 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
로그 스케일: 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
좋아요: 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
채택률: 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
측정 및 추정: 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
시더: 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
AI 호드: 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
생성 사이트: PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
OpenRouter 토큰: Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
전체 모델 (체크포인트): 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
LoRA와 임베딩: 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
패밀리와 가중치: 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
연령: 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
패밀리 부스트: 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
대체 점수: 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
신규! (유예 기간): 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
추세: 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
일반 모델: 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.