MiniMax 01
4326°
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MiniMax | contexto de 1,000,192 tokens | $0.20/M entrada, $1.10/M salida. MiniMax-01 combina MiniMax-Text-01 para generación de texto y MiniMax-VL-01 para comprensión de imágenes. Tiene 456 mil millones de parámetros, con 45.9 mil millones de parámetros activados por inferencia, y puede manejar un contexto de hasta 4 millones de tokens. El modelo de texto adopta una arquitectura híbrida que combina Lightning Attention, Softmax Attention y Mixture-of-Experts (MoE). El modelo de imagen adopta el marco “ViT-MLP-LLM” y está entrenado sobre el modelo de texto. Para más información sobre el lanzamiento, ver: https://www.minimaxi.com/en/news/minimax-01-series-2Opens in new tab
Guías para este modelo
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Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
MiniMax-01 es un modelo mixture-of-experts de 456 mil millones de parámetros de MiniMax que combina un modelo de texto con uno de visión en un solo paquete. Su característica principal es una arquitectura híbrida de atención que extiende el contexto usable hasta 4 millones de tokens, muy por encima de la mayoría de rivales en este rango de precio. A $0.20 por millón de tokens de entrada, es ideal para desarrolladores que necesitan contexto muy largo o trabajo multimodal sin una factura API elevada.
Conocido por
- Ventana de contexto de 4 millones de tokens, una de las más largas disponibles a este precio.
- Arquitectura híbrida Lightning Attention y Softmax Attention diseñada para secuencias largas.
- Combina generación de texto y comprensión de imágenes en un solo modelo.
- 456B parámetros totales con solo 45.9B activados por token vía enrutamiento MoE.
- Pesos abiertos disponibles en Hugging Face.
Cuidado con
- 456B parámetros totales significa que el autoalojamiento requiere hardware serio; la mayoría usará la API.
- El componente de visión es un modelo separado acoplado, no una arquitectura multimodal nativa.
- El contexto más allá de 1 millón de tokens es solo para inferencia; el contexto de entrenamiento fue de 1 millón de tokens.
Prompts para probar
Resumir un documento muy largo
Aquí tienes un contrato extenso. Lee todo el texto y luego dame: (1) un resumen en inglés sencillo de un párrafo, (2) las tres obligaciones más importantes de cada parte, y (3) cualquier cláusula que implique riesgo inusual para el comprador. [Pega tu documento debajo de esta línea]
Analizar una imagen subida
Adjunto una captura de pantalla de un panel de datos. Describe cada gráfico que ves, explica qué muestra, identifica anomalías o tendencias dignas de señalar y sugiere una pregunta de seguimiento que los datos plantean pero no responden.
Síntesis de investigación entre documentos
Voy a pegar tres artículos de investigación separados a continuación. Tras leerlos, escribe una síntesis de 400 palabras que identifique en qué coinciden, en qué se contradicen y qué pregunta ninguno responde. Etiqueta cada afirmación con el artículo de donde proviene.
Comparar con
- MiniMax M3Modelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.30/M entrada, $1.20/M salida
- Muse Spark 1.3 ContributorModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.10/M entrada, $0.20/M salida
- Space Bunny AlphaModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · gratis para usar
- Gemini 2.5 Flash LiteModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.10/M entrada, $0.40/M salida
Más modelos de texto de minimax
Preguntas frecuentes
- ¿Los pesos son abiertos y puedo ejecutar MiniMax-01 localmente?
- Sí, los pesos están publicados en Hugging Face bajo la organización MiniMaxAI. Ejecutar el modelo completo localmente es exigente dado que tiene 456 mil millones de parámetros, por lo que la mayoría necesitará un setup multi-GPU.
- ¿Cuánto cuesta MiniMax-01 y cuál es la longitud de su contexto?
- Vía API cuesta $0.20 por millón de tokens de entrada y $1.10 por millón de tokens de salida. La ventana de contexto es poco más de 1 millón de tokens en la API, aunque el modelo puede manejar hasta 4 millones en inferencia.
- ¿En qué se diferencia MiniMax-01 de otros modelos de contexto largo?
- Su arquitectura híbrida Lightning Attention y Softmax Attention está diseñada específicamente para extender el contexto de forma eficiente, y el techo de 4 millones de tokens es más alto que la mayoría en su rango de precio. Además, combina comprensión de imágenes junto con generación de texto.
Veredicto del capitánUna combinación rara de contexto genuinamente largo, pesos abiertos y bajo precio de entrada — vale la pena si tu carga de trabajo involucra documentos muy grandes o análisis multiimagen.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
MiniMax 01 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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