Pot rula MiniMax M1 local?

Nu. Deși este descris ca open-weight în spirit, MiniMax nu a publicat greutățile într-un depozit public, deci M1 este disponibil doar prin API deocamdată.

Cât costă MiniMax M1 și cât de lung este contextul?

MiniMax taxează 0,55 USD per milion de tokeni de intrare și 2,20 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de un milion de tokeni.

Cum se compară M1 cu DeepSeek R1 sau Qwen3-235B?

Toate trei sunt modele mari MoE de raționament într-un interval similar de parametri; MiniMax raportează că M1 depășește ambele pe mai multe benchmark-uri, inclusiv SWE-bench și MATH, deși nu oferă greutățile publice pe care le au DeepSeek R1 și Qwen3-235B.

MiniMax M1

2011°

#llm #minimax #raționament #programare #agenți #context lung

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 1.000.000 tokeni | 0,55 $/M input, 2,20 $/M output. MiniMax-M1 este un model de raționament la scară largă, cu greutăți deschise, proiectat pentru context extins și inferență eficientă. Folosește o arhitectură hibridă Mixture-of-Experts (MoE) combinată cu un mecanism personalizat de „lightning attention”, permițând procesarea secvențelor lungi — până la 1 milion de tokeni — menținând eficiența FLOP competitivă. Cu 456 miliarde de parametri total și 45,9B activi per token, această variantă este optimizată pentru sarcini complexe de raționament multi-pas. Antrenat printr-un…MiniMax | context de 1.000.000 tokeni | 0,55 $/M input, 2,20 $/M output. MiniMax-M1 este un model de raționament la scară largă, cu greutăți deschise, proiectat pentru context extins și inferență eficientă. Folosește o arhitectură hibridă Mixture-of-Experts (MoE) combinată cu un mecanism personalizat de „lightning attention”, permițând procesarea secvențelor lungi — până la 1 milion de tokeni — menținând eficiența FLOP competitivă. Cu 456 miliarde de parametri total și 45,9B activi per token, această variantă este optimizată pentru sarcini complexe de raționament multi-pas. Antrenat printr-un pipeline personalizat de învățare prin întărire (CISPO), M1 excelează în înțelegerea contextului lung, inginerie software, utilizarea agentică a uneltelor și raționament matematic. Benchmark-urile arată performanțe puternice pe FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA și TAU-Bench, adesea depășind alte modele deschise precum DeepSeek R1 și Qwen3-235B.

Ghiduri pentru acest model

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

Cum să alegi un model AI în octombrie 2026: noutățile modelelor închise, apoi greutățile deschise care merită descărcate

Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

MiniMax M1 este un model de raționament MoE cu 456 de miliarde de parametri de la MiniMax, construit pentru sarcini care cer atât gândire profundă în mai mulți pași, cât și un context foarte lung — până la un milion de tokeni. Arhitectura sa hibridă combină mixture-of-experts cu un mecanism personalizat de atenție lightning pentru inferență eficientă la scară largă. Dacă lucrezi la probleme dificile de programare, pipeline-uri agentice sau raționament pe documente lungi și vrei un model cu greutăți deschise la un preț modest prin API, M1 merită o privire serioasă.

Cunoscut pentru

Fereastră de context de un milion de tokeni, cu adevărat utilizabilă pentru documente sau baze de cod foarte lungi.
Performanțe puternice pe benchmark-uri de inginerie software, inclusiv SWE-bench și FullStackBench.
Utilizarea agentică a uneltelor integrată în antrenament, nu adăugată ulterior.
Design eficient MoE: 456B parametri total, doar 45.9B activi per token.
Antrenat cu un pipeline RL personalizat (CISPO) optimizat pentru raționament complex în mai mulți pași.

Atenție la

Greutățile nu sunt disponibile public; acces doar prin API, fără implementare locală.
Tokenii de ieșire costă de patru ori mai mult decât cei de intrare — lanțurile lungi de raționament se adună rapid.
Nu există detalii publicate despre model card, deci termenii de licență și drepturile de fine-tuning sunt neclare.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Context lung

Matematică

Sugestii de încercat

Depanează un bug subtil de concurență

Iată o funcție Python async care ocazional ridică un RuntimeError sub sarcină. Parcurge fiecare posibilă condiție de cursă, explică care este cea mai probabilă cauză a erorii și rescrie funcția pentru a o remedia fără a-i schimba interfața externă. ```python async def fetch_and_cache(key, cache, fetch_fn): if key not in cache: cache[key] = await fetch_fn(key) return cache[key] ```

Planifică un agent de cercetare în mai mulți pași

Proiectează un agent care folosește unelte și răspunde la întrebarea: care LLM open-weight lansat în ultimele 12 luni are cel mai bun raport performanță-preț la sarcini de programare? Listează uneltele pe care agentul ar trebui să le apeleze, în ordine, datele pe care trebuie să le colecteze la fiecare pas, cum ar trebui să rezolve conflictele între sursele de benchmark și cum ar trebui să arate formatul final al rezultatului.

Rezolvă o problemă matematică stratificată

O fabrică produce widget-uri în loturi. Fiecare lot durează 3 ore și produce între 80 și 120 widget-uri, distribuite uniform. Fabrica folosește 2 mașini în paralel, 16 ore pe zi. Comenzile sosesc ca un proces Poisson cu o rată medie de 5 comenzi pe oră, fiecare pentru exact 10 widget-uri. Care este probabilitatea ca fabrica să rămână în urmă cu mai mult de 200 de widget-uri față de cerere într-o săptămână de 5 zile? Arată raționamentul pas cu pas.

Compară cu

MiniMax M3
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.30/M intrare, $1.20/M ieșire
MiniMax M2.5
Model cu greutăți deschise
context de 204,800 tokeni · $0.27/M intrare, $0.95/M ieșire
MiniMax M2.1
Model cu greutăți deschise
context de 204,800 tokeni · $0.30/M intrare, $1.20/M ieșire
MiniMax M2
Model cu greutăți deschise
context de 204,800 tokeni · $0.26/M intrare, $1.02/M ieșire

Mai multe modele text de la minimax

Întrebări frecvente

Pot rula MiniMax M1 local?: Nu. Deși este descris ca open-weight în spirit, MiniMax nu a publicat greutățile într-un depozit public, deci M1 este disponibil doar prin API deocamdată.
Cât costă MiniMax M1 și cât de lung este contextul?: MiniMax taxează 0,55 USD per milion de tokeni de intrare și 2,20 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de un milion de tokeni.
Cum se compară M1 cu DeepSeek R1 sau Qwen3-235B?: Toate trei sunt modele mari MoE de raționament într-un interval similar de parametri; MiniMax raportează că M1 depășește ambele pe mai multe benchmark-uri, inclusiv SWE-bench și MATH, deși nu oferă greutățile publice pe care le au DeepSeek R1 și Qwen3-235B.

Verdictul căpitanului
Un model serios de raționament cu o fereastră de context de un milion de tokeni cu adevărat utilă — singura limitare fiind absența greutăților publice.

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 M1 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 raționament programare agenți context lung matematică

Răsfoiește după familia de modele