Pot rula MiniMax M2.1 local?

Da — greutățile sunt deschise pe Hugging Face sub licență Modified-MIT, deci implementarea locală este permisă, deși modelul complet este mare și ar trebui să verifici dacă hardware-ul tău îl poate gestiona înainte de descărcare.

Cât costă MiniMax M2.1 și cât este fereastra de context?

Prin API MiniMax costă 0,30 USD pe milion de tokeni de intrare și 1,20 USD pe milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 204.800 tokeni.

Cum diferă M2.1 de predecesorul său M2?

M2.1 obține scoruri semnificativ mai mari pe benchmark-urile de inginerie software — 49,4% față de 36,2% pe Multi-SWE-Bench și 72,5% față de 56,5% pe SWE-Bench Multilingual — iar MiniMax spune că ieșirile sunt mai curate și timpii percepuți de răspuns sunt mai rapizi.

MiniMax M2.1

3782°

#llm #minimax #raționament #programare #agenți #multilingv

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 204.800 tokeni | 0,30$/M input, 1,20$/M output. MiniMax-M2.1 este un model de limbaj mare ușor, de ultimă generație, optimizat pentru codare, fluxuri de lucru agentice și dezvoltare modernă de aplicații. Cu doar 10 miliarde de parametri activați, oferă un salt major în capacitatea din lumea reală, menținând latență, scalabilitate și eficiență a costurilor excepționale. Comparativ cu predecesorul său, M2.1 oferă ieșiri mai curate, mai concise și timpi de răspuns percepuți mai rapizi. Arată performanțe de top în codare multilingvă pe principalele sisteme și limbaje de…MiniMax | context de 204.800 tokeni | 0,30$/M input, 1,20$/M output. MiniMax-M2.1 este un model de limbaj mare ușor, de ultimă generație, optimizat pentru codare, fluxuri de lucru agentice și dezvoltare modernă de aplicații. Cu doar 10 miliarde de parametri activați, oferă un salt major în capacitatea din lumea reală, menținând latență, scalabilitate și eficiență a costurilor excepționale. Comparativ cu predecesorul său, M2.1 oferă ieșiri mai curate, mai concise și timpi de răspuns percepuți mai rapizi. Arată performanțe de top în codare multilingvă pe principalele sisteme și limbaje de aplicații, atingând 49,4% la Multi-SWE-Bench și 72,5% la SWE-Bench Multilingual, și servește ca un „creier” agent versatil pentru IDE-uri, unelte de codare și asistență generală. Pentru a evita degradarea performanței acestui model, MiniMax recomandă păstrarea raționamentului între runde. Aflați mai multe despre utilizarea reasoning_details pentru a transmite raționamentul în documentația noastrăOpens 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 M2.1 este un model de limbaj capabil de raționament de la MiniMax cu 10 miliarde de parametri activați, o fereastră de context de 200K tokeni și greutăți deschise sub o licență Modified-MIT. Unul dintre punctele sale forte este ingineria software multilingvă: depășește Claude Sonnet 4.5 pe Multi-SWE-Bench și SWE-Bench Multilingual, în timp ce costă 0,30 USD pe milion de tokeni de intrare. Dacă construiești agenți de programare sau unelte IDE și vrei ceva ce poți rula și local, merită o privire serioasă.

Cunoscut pentru

Rezultate puternice pe benchmark-uri multilingve de programare, depășind Claude Sonnet 4.5 pe Multi-SWE-Bench.
Doar 10 miliarde de parametri activați, menținând latența scăzută și găzduirea locală fezabilă.
Conceput ca un „creier” agentic: utilizare de unelte, urmărirea instrucțiunilor, planificare pe termen lung.
Greutăți deschise pe Hugging Face sub licență Modified-MIT.
Context de 200K tokeni la 0,30/1,20 USD per milion de tokeni de intrare/ieșire.

Atenție la

MiniMax recomandă insistent păstrarea raționamentului între runde; săritul peste acest pas degradează performanța.
Modified-MIT nu este MIT standard — verifică termenii licenței înainte de orice implementare comercială.
Greutățile complete sunt mari; confirmă-ți VRAM-ul înainte de a planifica utilizarea locală.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Multilingv

Rulează local

Sugestii de încercat

Remediază o problemă reală de pe GitHub

Iată un depozit Python și un raport de bug deschis. Bug-ul: apelarea `process_batch()` cu o listă goală ridică o `IndexError` necontrolată în loc să returneze un rezultat gol. Reproduce eroarea, identifică cauza rădăcină în codul de mai jos, scrie o corecție și adaugă un test care ar fi prins-o. [lipește codul tău]

Construiește un agent multi-pas

Ai acces la o unealtă de căutare web și una de execuție cod. Un utilizator vrea să știe cursul actual USD-JPY, apoi să calculeze cât valorează 3.750 USD în JPY și în final să scrie rezultatul într-un fișier local numit result.txt. Planifică pașii, apelează uneltele în ordine și confirmă că fișierul a fost scris.

Revizuire de cod multilingvă

Revizuiește următoarea funcție TypeScript pentru corectitudine, cazuri limită și performanță. Apoi rescrie-o în Rust idiomatic, păstrând același comportament. Explică orice diferențe în tratarea erorilor între cele două versiuni. [lipește funcția ta TypeScript]

Compară cu

MiniMax M1
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.55/M intrare, $2.20/M ieșire
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
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 M2.1 local?: Da — greutățile sunt deschise pe Hugging Face sub licență Modified-MIT, deci implementarea locală este permisă, deși modelul complet este mare și ar trebui să verifici dacă hardware-ul tău îl poate gestiona înainte de descărcare.
Cât costă MiniMax M2.1 și cât este fereastra de context?: Prin API MiniMax costă 0,30 USD pe milion de tokeni de intrare și 1,20 USD pe milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 204.800 tokeni.
Cum diferă M2.1 de predecesorul său M2?: M2.1 obține scoruri semnificativ mai mari pe benchmark-urile de inginerie software — 49,4% față de 36,2% pe Multi-SWE-Bench și 72,5% față de 56,5% pe SWE-Bench Multilingual — iar MiniMax spune că ieșirile sunt mai curate și timpii percepuți de răspuns sunt mai rapizi.

Verdictul căpitanului
Un rar agent de programare cu greutăți deschise care depășește numărul de parametri activați și subminează rivalii închiși la preț.

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

ERNIE 4.5 VL 424B A47B

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

MiniMax M2.1 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 multilingv local

Răsfoiește după familia de modele