MiniMax 01
4326°
Executar modelo
Ofertas / Anúncios
MiniMax | contexto de 1.000.192 tokens | $0,20/M entrada, $1,10/M saída. MiniMax-01 combina MiniMax-Text-01 para geração de texto e MiniMax-VL-01 para compreensão de imagem. Possui 456 bilhões de parâmetros, com 45,9 bilhões de parâmetros ativados por inferência, e pode lidar com contexto de até 4 milhões de tokens. O modelo de texto adota arquitetura híbrida que combina Lightning Attention, Softmax Attention e Mixture-of-Experts (MoE). O modelo de imagem adota o framework “ViT-MLP-LLM” e é treinado sobre o modelo de texto. Para saber mais sobre o lançamento, veja: https://www.minimaxi.com/en/news/minimax-01-series-2Opens in new tab
Guias para este modelo
Melhor LLM local por caso de uso (outubro de 2026): o modelo aberto certo para cada tarefa
De quanto VRAM eu realmente preciso para IA local?
Pesos abertos vs código aberto vs só API: o que você realmente pode fazer
O que é um arquivo GGUF? Modelos quantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
MiniMax-01 é um modelo mixture-of-experts de 456 bilhões de parâmetros da MiniMax que combina um modelo de texto com um modelo de visão em um único pacote. Seu destaque é uma arquitetura híbrida de atenção que estende o contexto utilizável para 4 milhões de tokens, muito além do que a maioria dos concorrentes oferece por esse preço. A $0,20 por milhão de tokens de entrada, é ideal para desenvolvedores que precisam de contexto muito longo ou trabalho multimodal sem uma conta API alta.
Conhecido por
- Janela de contexto de 4 milhões de tokens, uma das mais longas disponíveis nessa faixa de preço.
- Arquitetura híbrida Lightning Attention e Softmax Attention construída para sequências longas.
- Combina geração de texto e compreensão de imagem em um só modelo.
- 456B parâmetros totais com apenas 45,9B ativados por token via roteamento MoE.
- Pesos abertos disponíveis no Hugging Face.
Fique atento a
- 456B parâmetros totais significa que a hospedagem local exige hardware robusto; a maioria dos usuários usará a API.
- O componente de visão é um modelo separado acoplado, não uma arquitetura multimodal nativa.
- Contexto além de 1 milhão de tokens é apenas para inferência; o contexto de treinamento foi de 1 milhão de tokens.
Sugestões para tentar
Resumir um documento muito longo
Aqui está um contrato extenso. Leia todo o texto e me dê: (1) um resumo em inglês simples de um parágrafo, (2) as três obrigações mais importantes de cada parte, e (3) quaisquer cláusulas que apresentem risco incomum para o comprador. [Cole seu documento abaixo desta linha]
Analisar uma imagem enviada
Estou anexando uma captura de tela de um painel de dados. Descreva cada gráfico que você vê, diga o que cada um mostra, identifique quaisquer anomalias ou tendências que valham a pena destacar e sugira uma pergunta de acompanhamento que os dados levantam mas não respondem.
Síntese de pesquisa entre documentos
Vou colar três artigos de pesquisa separados abaixo. Após ler os três, escreva uma síntese de 400 palavras que identifique onde eles concordam, onde se contradizem e qual pergunta nenhum deles responde. Rotule cada afirmação com o artigo de onde veio.
Comparar com
- MiniMax M3Modelo com pesos abertosContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.30/M, saída $1.20/M
- Muse Spark 1.3 ContributorModelo apenas para APIContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.10/M, saída $0.20/M
- Space Bunny AlphaModelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · uso gratuito
- Gemini 2.5 Flash LiteModelo apenas para APIContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.10/M, saída $0.40/M
Mais modelos de texto de minimax
Perguntas frequentes
- Os pesos são abertos e posso rodar o MiniMax-01 localmente?
- Sim, os pesos estão publicados no Hugging Face sob a organização MiniMaxAI. Rodar o modelo completo localmente é exigente dado os 456 bilhões de parâmetros totais, então a maioria dos auto-hospedeiros precisará de uma configuração multi-GPU.
- Qual o custo do MiniMax-01 e qual o tamanho do contexto?
- Via API custa $0,20 por milhão de tokens de entrada e $1,10 por milhão de tokens de saída. A janela de contexto é listada em pouco mais de 1 milhão de tokens na API, embora o modelo possa lidar com até 4 milhões de tokens na inferência.
- Como o MiniMax-01 difere de outros modelos de contexto longo?
- Sua arquitetura híbrida Lightning Attention e Softmax Attention é projetada especificamente para estender o contexto de forma eficiente, e o teto de 4 milhões de tokens é maior que a maioria dos modelos nessa faixa de preço. Também combina compreensão de imagem com geração de texto.
Veredito do capitãoUma combinação rara de contexto realmente longo, pesos abertos e preço baixo de entrada — vale a pena se seu trabalho envolve documentos muito grandes ou análise multimagem.
Ficha do modelo no Hugging Face
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
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.
Como essa pontuação é calculada
Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
MiniMax 01 é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.
Mais modelos Text / LLMMais Texto / LLM Text / LLMllmminimaxvisãocontexto longolocalorçamentomultilíngue
Navegar por família de modelos
Modelos Text / LLM
434
Modelos Anima
528
Modelos Chroma
19
Modelos Fibo
2
Modelos Flux
1,496
Modelos Flux 2 / Klein
1,239
Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153