Bolehkah saya jalankan MiniMax M2.1 secara tempatan?

Ya — beratnya terbuka di Hugging Face di bawah lesen Modified-MIT, jadi penggunaan tempatan dibenarkan, walaupun model penuh besar dan anda harus sahkan perkakasan anda boleh mengendalikannya sebelum memuat turun.

Berapa kos MiniMax M2.1 dan berapa besar konteksnya?

Melalui API MiniMax ia berharga $0.30 bagi sejuta token input dan $1.20 bagi sejuta token output, dengan tetingkap konteks 204,800 token.

Bagaimana M2.1 berbeza daripada pendahulunya M2?

M2.1 mencatat skor lebih tinggi pada penanda aras kejuruteraan perisian — 49.4% berbanding 36.2% pada Multi-SWE-Bench dan 72.5% berbanding 56.5% pada SWE-Bench Multilingual — dan MiniMax berkata output lebih bersih dan masa tindak balas dirasai lebih pantas.

MiniMax M2.1

3782°

#llm #minimax #penalaran #pengaturcaraan #ejen #banyak bahasa

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 204,800 token | $0.30/M input, $1.20/M output. MiniMax-M2.1 adalah model bahasa besar ringan terkini yang dioptimumkan untuk pengaturcaraan, aliran kerja agen, dan pembangunan aplikasi moden. Dengan hanya 10 bilion parameter diaktifkan, ia memberikan lonjakan besar dalam kemampuan dunia sebenar sambil mengekalkan latensi, kebolehsuaian, dan kecekapan kos yang luar biasa. Berbanding pendahulunya, M2.1 menghasilkan output yang lebih bersih dan ringkas serta masa respons yang lebih pantas. Ia menunjukkan prestasi pengaturcaraan pelbagai bahasa terkemuka merentasi sistem utama…MiniMax | konteks 204,800 token | $0.30/M input, $1.20/M output. MiniMax-M2.1 adalah model bahasa besar ringan terkini yang dioptimumkan untuk pengaturcaraan, aliran kerja agen, dan pembangunan aplikasi moden. Dengan hanya 10 bilion parameter diaktifkan, ia memberikan lonjakan besar dalam kemampuan dunia sebenar sambil mengekalkan latensi, kebolehsuaian, dan kecekapan kos yang luar biasa. Berbanding pendahulunya, M2.1 menghasilkan output yang lebih bersih dan ringkas serta masa respons yang lebih pantas. Ia menunjukkan prestasi pengaturcaraan pelbagai bahasa terkemuka merentasi sistem utama dan bahasa aplikasi, mencapai 49.4% pada Multi-SWE-Bench dan 72.5% pada SWE-Bench Multilingual, serta berfungsi sebagai “otak” agen serba guna untuk IDE, alat pengaturcaraan, dan bantuan tujuan umum. Untuk mengelakkan penurunan prestasi model ini, MiniMax sangat mengesyorkan mengekalkan penalaran antara giliran. Ketahui lebih lanjut tentang menggunakan reasoning_details untuk menghantar balik penalaran dalam dokumen kamiOpens 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 M2.1 adalah model bahasa berupaya penaakulan dari MiniMax dengan 10 bilion parameter diaktifkan, tetingkap konteks 200K token, dan berat terbuka di bawah lesen Modified-MIT. Sudut menonjolnya adalah kejuruteraan perisian berbilang bahasa: ia mengatasi Claude Sonnet 4.5 pada Multi-SWE-Bench dan SWE-Bench Multilingual sambil berharga $0.30 bagi sejuta token input. Jika anda membina agen pengekodan atau alat IDE dan mahu sesuatu yang juga boleh dijalankan secara tempatan, ia patut diberi perhatian serius.

Dikenali untuk

Keputusan penanda aras pengekodan berbilang bahasa yang kuat, mengatasi Claude Sonnet 4.5 pada Multi-SWE-Bench.
Hanya 10B parameter diaktifkan, mengekalkan latensi rendah dan kebolehlaksanaan hos sendiri.
Direka sebagai 'otak' agen: penggunaan alat, mengikuti arahan, perancangan jangka panjang.
Berat terbuka di Hugging Face di bawah lesen Modified-MIT.
Konteks 200K token pada $0.30/$1.20 bagi sejuta token input/output.

Berhati-hati dengan

MiniMax sangat mengesyorkan mengekalkan penaakulan antara giliran; melangkau ini akan merosakkan prestasi.
Modified-MIT bukan MIT standard — semak terma lesen sebelum sebarang penggunaan komersial.
Berat model penuh besar; pastikan VRAM anda sebelum merancang penggunaan tempatan.

Terbaik untuk

Pengaturcaraan

Ejen dan penggunaan alat

Penalaran

Banyak bahasa

Jalankan secara tempatan

Arahan untuk cuba

Betulkan isu GitHub sebenar

Ini repositori Python dan laporan pepijat terbuka. Pepijat: memanggil `process_batch()` dengan senarai kosong menaikkan `IndexError` tidak ditangani dan bukannya mengembalikan hasil kosong. Hasilkan semula ralat, kenal pasti punca akar dalam kod di bawah, tulis pembaikan, dan tambah kes ujian yang akan menangkapnya. [tampal kod anda]

Bina agen berbilang langkah

Anda mempunyai akses kepada alat carian web dan alat pelaksanaan kod. Seorang pengguna mahu tahu kadar pertukaran semasa antara USD dan JPY, kemudian kira berapa nilai 3,750 USD dalam JPY, dan akhirnya tulis keputusan ke fail tempatan bernama result.txt. Rancang langkah, panggil alat mengikut urutan, dan sahkan fail telah ditulis.

Semakan kod berbilang bahasa

Semak fungsi TypeScript berikut untuk ketepatan, kes tepi, dan prestasi. Kemudian tulis semula dalam Rust idiomatik, mengekalkan tingkah laku sama. Terangkan sebarang perbezaan dalam pengendalian ralat antara dua versi. [tampal fungsi TypeScript anda]

Bandingkan dengan

MiniMax M1
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $0.55/M, output $2.20/M
MiniMax M3
Model berat terbuka
konteks 1,048,576 token · Input $0.30/M, output $1.20/M
MiniMax M2.5
Model berat terbuka
konteks 204,800 token · Input $0.27/M, output $0.95/M
MiniMax M2
Model berat terbuka
konteks 204,800 token · Input $0.26/M, output $1.02/M

Lebih banyak model teks dari minimax

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan MiniMax M2.1 secara tempatan?: Ya — beratnya terbuka di Hugging Face di bawah lesen Modified-MIT, jadi penggunaan tempatan dibenarkan, walaupun model penuh besar dan anda harus sahkan perkakasan anda boleh mengendalikannya sebelum memuat turun.
Berapa kos MiniMax M2.1 dan berapa besar konteksnya?: Melalui API MiniMax ia berharga $0.30 bagi sejuta token input dan $1.20 bagi sejuta token output, dengan tetingkap konteks 204,800 token.
Bagaimana M2.1 berbeza daripada pendahulunya M2?: M2.1 mencatat skor lebih tinggi pada penanda aras kejuruteraan perisian — 49.4% berbanding 36.2% pada Multi-SWE-Bench dan 72.5% berbanding 56.5% pada SWE-Bench Multilingual — dan MiniMax berkata output lebih bersih dan masa tindak balas dirasai lebih pantas.

Keputusan Kapten
Agen pengekodan berat terbuka yang jarang ditemui yang mengatasi jumlah parameter diaktifkan dan menewaskan pesaing tertutup dari segi harga.

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

Ministral 3 14B 2512

TEXT / LLM

DeepSeek V4 Flash 0423

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

MiniMax M2.1 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 penalaran pengaturcaraan ejen banyak bahasa tempatan

Layari mengikut keluarga model