MiniMax M1
2011°
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
MiniMax | 1,000,000 token context | $0.55/M input, $2.20/M output. Ang MiniMax-M1 ay isang malakihang open-weight reasoning model na dinisenyo para sa pinalawig na context at mataas na kahusayan sa inference. Ginagamit nito ang hybrid Mixture-of-Experts (MoE) na arkitektura na sinamahan ng custom na "lightning attention" na mekanismo, na nagpapahintulot nitong iproseso ang mahahabang sekwensya—hanggang 1 milyong token—habang pinapanatili ang kompetitibong FLOP efficiency. Sa 456 bilyong kabuuang parameter at 45.9B na aktibo bawat token, ang variant na ito ay na-optimize para sa komplikado,…MiniMax | 1,000,000 token context | $0.55/M input, $2.20/M output. Ang MiniMax-M1 ay isang malakihang open-weight reasoning model na dinisenyo para sa pinalawig na context at mataas na kahusayan sa inference. Ginagamit nito ang hybrid Mixture-of-Experts (MoE) na arkitektura na sinamahan ng custom na "lightning attention" na mekanismo, na nagpapahintulot nitong iproseso ang mahahabang sekwensya—hanggang 1 milyong token—habang pinapanatili ang kompetitibong FLOP efficiency. Sa 456 bilyong kabuuang parameter at 45.9B na aktibo bawat token, ang variant na ito ay na-optimize para sa komplikado, multi-step na mga gawain sa pangangatwiran. Sinanay gamit ang custom reinforcement learning pipeline (CISPO), mahusay ang M1 sa pag-unawa ng mahahabang context, software engineering, paggamit ng agentic tool, at matematikal na pangangatwiran. Ipinapakita ng mga benchmark ang malakas na pagganap sa FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA, at TAU-Bench, madalas na nalalampasan ang iba pang open models tulad ng DeepSeek R1 at Qwen3-235B.
Mga gabay para sa model na ito
Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin
Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download
Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang MiniMax M1 ay isang 456-bilyong-parameter na MoE reasoning model mula sa MiniMax, na ginawa para sa mga gawain na nangangailangan ng malalim na multi-step na pag-iisip at napakahabang konteksto—hanggang sa isang milyong token. Ang hybrid na arkitektura nito ay pinagsasama ang mixture-of-experts at isang custom na lightning attention mechanism para sa mahusay na inference sa malaking sukat. Kung nagtatrabaho ka sa mahihirap na coding problems, agentic pipelines, o long-document reasoning at gusto mo ng open-weight-class na modelo sa makatwirang presyo ng API, sulit na seryosohin ang M1.
Kilalang-kilala sa
- Isang milyong-token na context window, tunay na magagamit para sa napakahabang dokumento o codebases.
- Malakas sa mga software engineering benchmark kabilang ang SWE-bench at FullStackBench.
- Agentic tool use na isinama na sa training, hindi idinagdag lang.
- Mabisang disenyo ng MoE: 456B kabuuang parameter, 45.9B lang ang aktibo kada token.
- Sinanay gamit ang custom na RL pipeline (CISPO) na naka-tune para sa komplikado, multi-step na pag-iisip.
Mag-ingat sa
- Hindi available ang weights sa publiko; API-only ka lang, walang lokal na deployment.
- Ang output tokens ay apat na beses ang presyo ng input tokens—mabilis magdagdag ang mahahabang reasoning chains.
- Walang inilathalang detalye ng model card, kaya hindi malinaw ang mga termino ng lisensya at karapatan sa fine-tuning.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
I-debug ang isang subtil na concurrency bug
Narito ang isang Python async function na paminsan-minsan ay nagbubunga ng RuntimeError kapag mataas ang load. Suriin ang bawat posibleng race condition, ipaliwanag kung alin ang pinaka-malamang na sanhi ng error, at isulat muli ang function para ayusin ito nang hindi binabago ang panlabas nitong interface.
```python
async def fetch_and_cache(key, cache, fetch_fn):
if key not in cache:
cache[key] = await fetch_fn(key)
return cache[key]
```
Magplano ng multi-step research agent
Disenyo ng isang tool-using agent na sasagot sa tanong: alin sa mga open-weight LLM na inilabas sa nakaraang 12 buwan ang may pinakamahusay na performance-per-dollar sa coding tasks? Ilahad ang mga tool na tatawagin ng agent, sa tamang pagkakasunod-sunod, ang data na kailangang kolektahin sa bawat hakbang, paano nito lulutasin ang mga salungat na benchmark sources, at kung ano ang magiging pinal na format ng output.
Lutasin ang isang layered math problem
Ang isang pabrika ay gumagawa ng widgets sa mga batch. Bawat batch ay tumatagal ng 3 oras at nagbubunga ng 80 hanggang 120 widgets, pantay-pantay ang distribusyon. May dalawang makina ang pabrika na tumatakbo nang sabay, 16 oras kada araw. Dumadating ang mga order bilang Poisson process na may average rate na 5 order kada oras, bawat isa ay para sa eksaktong 10 widgets. Ano ang probabilidad na ang pabrika ay mahuli ng higit sa 200 widgets sa demand sa loob ng 5 araw na linggo? Ipakita ang iyong pag-iisip hakbang-hakbang.
Ihambing sa
- MiniMax M3Modelong bukas ang timbang1,048,576 token na konteksto · $0.30/M input, $1.20/M output
- MiniMax M2.5Modelong bukas ang timbang204,800 token na konteksto · $0.27/M input, $0.95/M output
- MiniMax M2.1Modelong bukas ang timbang204,800 token na konteksto · $0.30/M input, $1.20/M output
- MiniMax M2Modelong bukas ang timbang204,800 token na konteksto · $0.26/M input, $1.02/M output
Higit pang mga text model mula sa minimax
Mga tanong na madalas itanong
- Maaari ko bang patakbuhin ang MiniMax M1 nang lokal?
- Hindi. Bagamat inilarawan bilang open-weight sa diwa, hindi inilathala ng MiniMax ang weights sa isang pampublikong repository, kaya API-only muna ang M1.
- Magkano ang halaga ng MiniMax M1 at gaano kahaba ang konteksto nito?
- Sisingilin ng MiniMax ng $0.55 kada milyong input tokens at $2.20 kada milyong output tokens, na may context window na isang milyong tokens.
- Paano ihahambing ang M1 sa DeepSeek R1 o Qwen3-235B?
- Lahat sila ay malalaking MoE reasoning models sa katulad na parameter range; iniulat ng MiniMax na mas magaling ang M1 sa ilang benchmark kabilang ang SWE-bench at MATH, ngunit wala itong publicly available na weights tulad ng DeepSeek R1 at Qwen3-235B.
Hatol ng KapitanIsang seryosong reasoning model na may tunay na kapaki-pakinabang na million-token window—ang hadlang lang ay ang kawalan ng public weights.
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
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.
Paano nagkakalkula ang score na ito
Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Ang MiniMax M1 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmminimaxpangangatwiranpag-codingmga ahentemahabang kontekstomatematika
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153