Sunt greutățile deschise și pot rula MiniMax-01 local?

Da, greutățile sunt publicate pe Hugging Face sub organizația MiniMaxAI. Rularea modelului complet local este solicitantă, având 456 miliarde parametri total, deci majoritatea găzduitorilor vor avea nevoie de o configurație multi-GPU.

Care este costul MiniMax-01 și cât de lung este contextul?

Prin API costă 0,20 USD per milion de tokeni de intrare și 1,10 USD per milion de tokeni de ieșire. Fereastra de context este listată la puțin peste 1 milion de tokeni pe API, deși modelul poate gestiona până la 4 milioane de tokeni la inferență.

Cum diferă MiniMax-01 de alte modele cu context lung?

Arhitectura sa hibridă Lightning Attention și Softmax Attention este proiectată special pentru a extinde contextul eficient, iar plafonul de 4 milioane de tokeni este mai mare decât al majorității modelelor din aceeași gamă de preț. De asemenea, combină înțelegerea imaginilor cu generarea de text.

MiniMax 01

4326°

#llm #minimax #viziune #context lung #local #buget

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

MiniMax | context de 1.000.192 tokeni | $0.20/M input, $1.10/M output. MiniMax-01 combină MiniMax-Text-01 pentru generare text și MiniMax-VL-01 pentru înțelegerea imaginilor. Are 456 miliarde de parametri, cu 45.9 miliarde activați per inferență, și poate gestiona un context de până la 4 milioane tokeni. Modelul text adoptă o arhitectură hibridă ce combină Lightning Attention, Softmax Attention și Mixture-of-Experts (MoE). Modelul de imagine folosește cadrul „ViT-MLP-LLM” și este antrenat peste modelul text. Pentru mai multe detalii despre lansare, vezi: https://www.minimaxi.com/en/news/minimax-01-series-2Opens in new tab

Ghiduri pentru acest model

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

MiniMax-01 este un model mixture-of-experts de 456 miliarde de parametri de la MiniMax care combină un model de text cu unul de viziune într-un singur pachet. Caracteristica sa principală este o arhitectură hibridă de atenție care extinde contextul utilizabil la 4 milioane de tokeni, mult peste ce oferă majoritatea rivalilor la acest preț. La 0,20 USD per milion de tokeni de intrare, este potrivit pentru dezvoltatorii care au nevoie de context foarte lung sau de muncă multimodală fără o factură API mare.

Cunoscut pentru

Fereastră de context de 4 milioane de tokeni, una dintre cele mai lungi disponibile la acest preț.
Arhitectură hibridă Lightning Attention și Softmax Attention construită pentru secvențe lungi.
Combină generarea de text și înțelegerea imaginilor într-un singur model.
456 miliarde parametri total, cu doar 45,9 miliarde activați per token prin rutare MoE.
Greutăți deschise disponibile pe Hugging Face.

Atenție la

456 miliarde parametri total înseamnă că găzduirea locală necesită hardware serios; majoritatea utilizatorilor vor folosi API-ul.
Componenta de viziune este un model separat atașat, nu o arhitectură multimodală nativă.
Contextul peste 1 milion de tokeni este doar pentru inferență; contextul de antrenament a fost de 1 milion de tokeni.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Rezumat pentru un document foarte lung

Iată un contract lung. Citește tot textul, apoi oferă-mi: (1) un rezumat într-un paragraf în limbaj simplu, (2) cele trei obligații cele mai importante pentru fiecare parte și (3) orice clauze care prezintă riscuri neobișnuite pentru cumpărător. [Lipește documentul tău sub această linie]

Analiză a unei imagini încărcate

Atașez o captură de ecran a unui dashboard de date. Descrie fiecare grafic pe care îl vezi, spune ce arată fiecare, identifică orice anomalii sau tendințe demne de semnalat și sugerează o întrebare de urmărire pe care datele o ridică, dar nu o răspund.

Sinergie de cercetare între documente

Voi lipi trei lucrări de cercetare separate mai jos. După ce le citești pe toate trei, scrie o sinteză de 400 de cuvinte care identifică unde sunt de acord, unde se contrazic și ce întrebare nu răspunde niciuna dintre ele. Etichetează fiecare afirmație cu lucrarea din care provine.

Compară cu

MiniMax M3
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.30/M intrare, $1.20/M ieșire
Muse Spark 1.3 Contributor
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.10/M intrare, $0.20/M ieșire
Space Bunny Alpha
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · gratuit de folosit
Gemini 2.5 Flash Lite
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.10/M intrare, $0.40/M ieșire

Mai multe modele text de la minimax

Întrebări frecvente

Sunt greutățile deschise și pot rula MiniMax-01 local?: Da, greutățile sunt publicate pe Hugging Face sub organizația MiniMaxAI. Rularea modelului complet local este solicitantă, având 456 miliarde parametri total, deci majoritatea găzduitorilor vor avea nevoie de o configurație multi-GPU.
Care este costul MiniMax-01 și cât de lung este contextul?: Prin API costă 0,20 USD per milion de tokeni de intrare și 1,10 USD per milion de tokeni de ieșire. Fereastra de context este listată la puțin peste 1 milion de tokeni pe API, deși modelul poate gestiona până la 4 milioane de tokeni la inferență.
Cum diferă MiniMax-01 de alte modele cu context lung?: Arhitectura sa hibridă Lightning Attention și Softmax Attention este proiectată special pentru a extinde contextul eficient, iar plafonul de 4 milioane de tokeni este mai mare decât al majorității modelelor din aceeași gamă de preț. De asemenea, combină înțelegerea imaginilor cu generarea de text.

Verdictul căpitanului
O combinație rară de context cu adevărat lung, greutăți deschise și preț scăzut la intrare — merită încercat dacă ai de lucru cu documente foarte mari sau analiză multi-imagine.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

MiniMax 01 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm minimax viziune context lung local buget multilingv

Răsfoiește după familia de modele