Adakah berat terbuka dan boleh saya jalankan MiniMax-01 secara tempatan?

Ya, berat diterbitkan di Hugging Face di bawah organisasi MiniMaxAI. Menjalankan model penuh secara tempatan menuntut memandangkan 456 bilion parameter keseluruhan, jadi kebanyakan hos sendiri perlukan setup multi-GPU.

Berapa kos MiniMax-01 dan berapa panjang konteksnya?

Melalui API ia $0.20 bagi sejuta token input dan $1.10 bagi sejuta token output. Tingkap konteks disenaraikan sedikit lebih 1 juta token pada API, walaupun model boleh kendalikan hingga 4 juta token semasa inferens.

Bagaimana MiniMax-01 berbeza dari model konteks panjang lain?

Seni bina Lightning Attention dan Softmax Attention hibrid direka khusus untuk melanjutkan konteks dengan cekap, dan had 4 juta token lebih tinggi daripada kebanyakan model dalam julat harga. Ia juga menggabungkan pemahaman imej bersama penjanaan teks.

MiniMax 01

4326°

#llm #minimax #penglihatan #konteks panjang #tempatan #bajet

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

MiniMax | konteks 1,000,192 token | $0.20/M input, $1.10/M output. MiniMax-01 menggabungkan MiniMax-Text-01 untuk penjanaan teks dan MiniMax-VL-01 untuk pemahaman imej. Ia mempunyai 456 bilion parameter, dengan 45.9 bilion parameter diaktifkan setiap inferens, dan boleh mengendalikan konteks sehingga 4 juta token. Model teks mengguna seni bina hibrid yang menggabungkan Lightning Attention, Softmax Attention, dan Mixture-of-Experts (MoE). Model imej menggunakan rangka kerja “ViT-MLP-LLM” dan dilatih di atas model teks. Untuk maklumat lanjut tentang pelepasan, lihat: https://www.minimaxi.com/en/news/minimax-01-series-2Opens in new tab

Panduan untuk model ini

LLM tempatan terbaik mengikut kegunaan (Oktober 2026): model terbuka yang sesuai untuk setiap kerja

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk AI tempatan?

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

Apakah fail GGUF? Model kuantisasi diterangkan (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

MiniMax-01 adalah model campuran pakar 456 bilion parameter dari MiniMax yang menggabungkan model teks dan model visi dalam satu pakej. Ciri utamanya adalah seni bina perhatian hibrid yang melanjutkan konteks boleh guna hingga 4 juta token, jauh melebihi kebanyakan pesaing pada harga ini. Pada $0.20 bagi sejuta token input, ia sesuai untuk pembangun yang perlukan konteks sangat panjang atau kerja multimodal tanpa bil API besar.

Dikenali untuk

Tingkap konteks 4 juta token, antara yang terpanjang pada julat harga ini.
Seni bina Lightning Attention dan Softmax Attention hibrid dibina untuk urutan panjang.
Menggabungkan penjanaan teks dan pemahaman imej dalam satu model.
456B parameter keseluruhan dengan hanya 45.9B diaktifkan setiap token melalui penghalaan MoE.
Berat terbuka tersedia di Hugging Face.

Berhati-hati dengan

456B parameter keseluruhan bermakna hos sendiri memerlukan perkakasan serius; kebanyakan pengguna akan guna API.
Komponen visi adalah model berasingan yang dipasang di atas, bukan seni bina multimodal asli.
Konteks melebihi 1 juta token hanya untuk inferens; konteks latihan adalah 1 juta token.

Terbaik untuk

Konteks panjang

Penglihatan

Jalankan secara tempatan

Bajet

Banyak bahasa

Arahan untuk cuba

Ringkaskan dokumen sangat panjang

Berikut adalah kontrak panjang. Baca keseluruhan teks, kemudian berikan saya: (1) ringkasan satu perenggan dalam bahasa mudah, (2) tiga obligasi paling penting setiap pihak, dan (3) sebarang klausa yang membawa risiko luar biasa untuk pembeli. [Tampal dokumen anda di bawah baris ini]

Analisis imej dimuat naik

Saya lampirkan tangkapan skrin papan pemuka data. Terangkan setiap carta yang anda lihat, nyatakan apa yang ditunjukkan, kenal pasti sebarang anomali atau trend yang patut diberi perhatian, dan cadangkan satu soalan susulan yang data timbul tapi tidak dijawab.

Sintesis penyelidikan rentas dokumen

Saya akan tampal tiga kertas penyelidikan berasingan di bawah. Selepas baca ketiga-tiganya, tulis sintesis 400 patah yang kenal pasti persetujuan, percanggahan, dan soalan yang tiada satu pun jawab. Label setiap dakwaan dengan kertas mana ia datang.

Bandingkan dengan

MiniMax M3
Model berat terbuka
konteks 1,048,576 token · Input $0.30/M, output $1.20/M
Muse Spark 1.3 Contributor
Model hanya API
konteks 1,048,576 token · Input $0.10/M, output $0.20/M
Space Bunny Alpha
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · percuma untuk digunakan
Gemini 2.5 Flash Lite
Model hanya API
konteks 1,048,576 token · Input $0.10/M, output $0.40/M

Lebih banyak model teks dari minimax

Soalan yang sering ditanya

Adakah berat terbuka dan boleh saya jalankan MiniMax-01 secara tempatan?: Ya, berat diterbitkan di Hugging Face di bawah organisasi MiniMaxAI. Menjalankan model penuh secara tempatan menuntut memandangkan 456 bilion parameter keseluruhan, jadi kebanyakan hos sendiri perlukan setup multi-GPU.
Berapa kos MiniMax-01 dan berapa panjang konteksnya?: Melalui API ia $0.20 bagi sejuta token input dan $1.10 bagi sejuta token output. Tingkap konteks disenaraikan sedikit lebih 1 juta token pada API, walaupun model boleh kendalikan hingga 4 juta token semasa inferens.
Bagaimana MiniMax-01 berbeza dari model konteks panjang lain?: Seni bina Lightning Attention dan Softmax Attention hibrid direka khusus untuk melanjutkan konteks dengan cekap, dan had 4 juta token lebih tinggi daripada kebanyakan model dalam julat harga. Ia juga menggabungkan pemahaman imej bersama penjanaan teks.

Keputusan Kapten
Gabungan jarang konteks benar-benar panjang, berat terbuka dan harga input rendah — patut dicuba jika kerja anda melibatkan dokumen sangat besar atau analisis pelbagai imej.

Kad model di Hugging Face

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

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

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

DeepSeek V4 Flash Vision Exp

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

MiniMax 01 ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm minimax penglihatan konteks panjang tempatan bajet banyak bahasa

Layari mengikut keluarga model