MiniMax M1
2011°
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MiniMax | contexto de 1,000,000 tokens | $0.55/M entrada, $2.20/M salida. MiniMax-M1 es un modelo de razonamiento a gran escala y pesos abiertos diseñado para contexto extendido e inferencia de alta eficiencia. Aprovecha una arquitectura híbrida Mixture-of-Experts (MoE) combinada con un mecanismo personalizado de "lightning attention", permitiéndole procesar secuencias largas—hasta 1 millón de tokens—manteniendo eficiencia competitiva en FLOPs. Con 456 mil millones de parámetros totales y 45.9B activos por token, esta variante está optimizada para tareas complejas de razonamiento en múltiples…MiniMax | contexto de 1,000,000 tokens | $0.55/M entrada, $2.20/M salida. MiniMax-M1 es un modelo de razonamiento a gran escala y pesos abiertos diseñado para contexto extendido e inferencia de alta eficiencia. Aprovecha una arquitectura híbrida Mixture-of-Experts (MoE) combinada con un mecanismo personalizado de "lightning attention", permitiéndole procesar secuencias largas—hasta 1 millón de tokens—manteniendo eficiencia competitiva en FLOPs. Con 456 mil millones de parámetros totales y 45.9B activos por token, esta variante está optimizada para tareas complejas de razonamiento en múltiples pasos. Entrenado mediante un pipeline personalizado de aprendizaje por refuerzo (CISPO), M1 sobresale en comprensión de contexto largo, ingeniería de software, uso agentico de herramientas y razonamiento matemático. Los benchmarks muestran un fuerte rendimiento en FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA y TAU-Bench, superando a menudo a otros modelos abiertos como DeepSeek R1 y Qwen3-235B.
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
MiniMax M1 es un modelo de razonamiento MoE de 456 mil millones de parámetros de MiniMax, diseñado para tareas que requieren pensamiento profundo en múltiples pasos y contexto muy largo—hasta un millón de tokens. Su arquitectura híbrida combina mezcla de expertos con un mecanismo personalizado de atención lightning para una inferencia eficiente a gran escala. Si trabajas en problemas complejos de codificación, pipelines agenticos o razonamiento de documentos largos y quieres un modelo de clase con pesos abiertos a un precio modesto de API, M1 merece una mirada seria.
Conocido por
- Ventana de contexto de un millón de tokens, realmente usable para documentos o bases de código muy largos.
- Fuerte en benchmarks de ingeniería de software incluyendo SWE-bench y FullStackBench.
- Uso agentico de herramientas integrado en el entrenamiento, no añadido después.
- Diseño eficiente MoE: 456B parámetros totales, solo 45.9B activos por token.
- Entrenado con un pipeline RL personalizado (CISPO) afinado para razonamiento complejo y multi-paso.
Cuidado con
- Los pesos no están disponibles públicamente; solo API, sin despliegue local.
- Los tokens de salida cuestan cuatro veces más que los de entrada—las cadenas largas de razonamiento suman rápido.
- No hay detalles publicados en la ficha del modelo, por lo que los términos de licencia y derechos de afinación no están claros.
Prompts para probar
Depurar un error sutil de concurrencia
Aquí hay una función Python async que ocasionalmente lanza un RuntimeError bajo carga. Revisa todas las posibles condiciones de carrera, explica cuál es la más probable que cause el error y reescribe la función para corregirlo sin cambiar su interfaz externa.
```python
async def fetch_and_cache(key, cache, fetch_fn):
if key not in cache:
cache[key] = await fetch_fn(key)
return cache[key]
```
Planificar un agente de investigación multi-paso
Diseña un agente que use herramientas para responder: ¿qué LLM de pesos abiertos lanzado en los últimos 12 meses tiene la mejor relación rendimiento-precio en tareas de codificación? Enumera las herramientas que debe llamar el agente, en orden, los datos que debe recopilar en cada paso, cómo resolver conflictos entre fuentes de benchmarks y cómo debería ser el formato final de salida.
Resolver un problema matemático complejo
Una fábrica produce widgets en lotes. Cada lote tarda 3 horas y produce entre 80 y 120 widgets, uniformemente distribuidos. La fábrica opera 2 máquinas en paralelo, 16 horas al día. Los pedidos llegan como un proceso de Poisson con una tasa media de 5 pedidos por hora, cada uno por exactamente 10 widgets. ¿Cuál es la probabilidad de que la fábrica se atrase más de 200 widgets respecto a la demanda en una semana de 5 días? Muestra tu razonamiento paso a paso.
Comparar con
- MiniMax M3Modelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.30/M entrada, $1.20/M salida
- MiniMax M2.5Modelo con pesos abiertosContexto de 204,800 tokens · $0.27/M entrada, $0.95/M salida
- MiniMax M2.1Modelo con pesos abiertosContexto de 204,800 tokens · $0.30/M entrada, $1.20/M salida
- MiniMax M2Modelo con pesos abiertosContexto de 204,800 tokens · $0.26/M entrada, $1.02/M salida
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Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar MiniMax M1 localmente?
- No. Aunque se describe como de pesos abiertos en espíritu, MiniMax no ha publicado los pesos en un repositorio público, por lo que M1 es solo API por ahora.
- ¿Cuánto cuesta MiniMax M1 y qué tan largo es su contexto?
- MiniMax cobra $0.55 por millón de tokens de entrada y $2.20 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de un millón de tokens.
- ¿Cómo se compara M1 con DeepSeek R1 o Qwen3-235B?
- Los tres son grandes modelos MoE de razonamiento en un rango similar de parámetros; MiniMax reporta que M1 supera a ambos en varios benchmarks incluyendo SWE-bench y MATH, aunque carece de pesos públicamente disponibles que sí ofrecen DeepSeek R1 y Qwen3-235B.
Veredicto del capitánUn modelo serio de razonamiento con una ventana de un millón de tokens realmente útil—limitado solo por la ausencia de pesos públicos.
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 M1 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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