Ağırlıklar açık mı ve MiniMax-01'i yerel çalıştırabilir miyim?

Evet, ağırlıklar MiniMaxAI organizasyonu altında Hugging Face'de yayınlandı. 456 milyar toplam parametre nedeniyle tam modeli yerel çalıştırmak zordur, çoğu kullanıcı çoklu GPU kurulumu gerektirecektir.

MiniMax-01 API fiyatı nedir ve bağlam uzunluğu ne kadar?

API üzerinden milyon giriş token başına 0,20$ ve milyon çıkış token başına 1,10$ fiyatlandırılır. Bağlam penceresi API'de yaklaşık 1 milyon token olarak listelenmiş, ancak model çıkarımda 4 milyon tokena kadar destekler.

MiniMax-01 diğer uzun bağlam modellerinden nasıl farklı?

Hibrit Lightning Dikkat ve Softmax Dikkat mimarisi bağlamı verimli şekilde uzatmak için tasarlanmıştır ve 4 milyon token sınırı çoğu benzer fiyatlı modelden yüksektir. Ayrıca metin üretimi ile birlikte görüntü anlama da sunar.

MiniMax 01

4326°

#llm #minimax #görüş #uzun bağlam #yerel #bütçe

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

MiniMax | 1.000.192 token bağlam | $0.20/M giriş, $1.10/M çıkış. MiniMax-01, metin üretimi için MiniMax-Text-01 ve görüntü anlama için MiniMax-VL-01 modellerini birleştirir. 456 milyar parametreye sahiptir, her çıkarımda 45.9 milyar parametre aktif olur ve 4 milyon token bağlamı işleyebilir. Metin modeli, Lightning Attention, Softmax Attention ve Mixture-of-Experts (MoE) hibrit mimarisini benimser. Görüntü modeli “ViT-MLP-LLM” çerçevesini kullanır ve metin modeli üzerine eğitilmiştir. Yayın hakkında daha fazla bilgi için bkz: https://www.minimaxi.com/en/news/minimax-01-series-2Opens in new tab

Bu model için rehberler

Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

Açık ağırlıklar vs açık kaynak vs sadece API: aslında ne yapmana izin veriliyor

GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tüm rehberler

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

MiniMax-01, MiniMax tarafından geliştirilen 456 milyar parametreli bir uzman karışımı modeli olup, tek bir pakette bir metin modeli ile bir görsel modeli birleştirir. Öne çıkan özelliği, çoğu rakibin bu fiyat aralığında sunmadığı 4 milyon token bağlamına kadar kullanılabilirliği genişleten hibrit dikkat mimarisidir. Milyon giriş token başına 0,20$ fiyatıyla çok uzun bağlam veya çok modlu işler için büyük API faturası olmadan çalışan geliştiricilere uygundur.

İle tanınır

4 milyon token bağlam penceresi, bu fiyat noktasında en uzunlardan biri.
Uzun diziler için tasarlanmış Hibrit Lightning Dikkat ve Softmax Dikkat mimarisi.
Tek modelde metin üretimi ve görüntü anlama birleşimi.
456 milyar toplam parametre, token başına sadece 45,9 milyar etkin parametre MoE yönlendirmesiyle.
Hugging Face'de açık ağırlıklar mevcut.

Dikkat et

456 milyar toplam parametre, yerel çalıştırma için ciddi donanım gerektirir; çoğu kullanıcı API kullanacak.
Görsel bileşen ayrı bir model olarak eklenmiş, yerel çok modlu mimari değil.
1 milyon token üzerindeki bağlam sadece çıkarımda desteklenir; eğitim bağlamı 1 milyon token.

En iyi

Denenecek istemler

Çok uzun belge özeti

Uzun bir sözleşme metni var. Tüm metni okuyun, sonra bana: (1) bir paragraf sade İngilizce özet, (2) her taraf için en önemli üç yükümlülük, (3) alıcı için olağandışı risk taşıyan maddeler. [Belgenizi bu satırın altına yapıştırın]

Yüklenen görüntüyü analiz et

Bir veri panosunun ekran görüntüsünü ekliyorum. Görebildiğiniz her grafiği tanımlayın, her birinin ne gösterdiğini belirtin, dikkat edilmesi gereken anormallikleri veya eğilimleri tespit edin ve verinin cevaplamadığı ama ortaya çıkardığı bir takip sorusu önerin.

Belgeler arası araştırma sentezi

Aşağıya üç ayrı araştırma makalesi yapıştıracağım. Üçünü de okuduktan sonra, nerede hemfikir olduklarını, nerede çeliştiklerini ve hiç birinin cevaplamadığı soruyu belirten 400 kelimelik bir sentez yazın. Her iddiayı hangi makaleden aldığınızı belirtin.

İle karşılaştır

MiniMax M3
Açık ağırlıklı model
1,048,576 token bağlam · $0.30/M girdi, $1.20/M çıktı
Muse Spark 1.3 Contributor
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.10/M girdi, $0.20/M çıktı
Space Bunny Alpha
Sadece API modeli
1,000,000 token bağlam · ücretsiz kullanım
Gemini 2.5 Flash Lite
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.10/M girdi, $0.40/M çıktı

minimax tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

Ağırlıklar açık mı ve MiniMax-01'i yerel çalıştırabilir miyim?: Evet, ağırlıklar MiniMaxAI organizasyonu altında Hugging Face'de yayınlandı. 456 milyar toplam parametre nedeniyle tam modeli yerel çalıştırmak zordur, çoğu kullanıcı çoklu GPU kurulumu gerektirecektir.
MiniMax-01 API fiyatı nedir ve bağlam uzunluğu ne kadar?: API üzerinden milyon giriş token başına 0,20$ ve milyon çıkış token başına 1,10$ fiyatlandırılır. Bağlam penceresi API'de yaklaşık 1 milyon token olarak listelenmiş, ancak model çıkarımda 4 milyon tokena kadar destekler.
MiniMax-01 diğer uzun bağlam modellerinden nasıl farklı?: Hibrit Lightning Dikkat ve Softmax Dikkat mimarisi bağlamı verimli şekilde uzatmak için tasarlanmıştır ve 4 milyon token sınırı çoğu benzer fiyatlı modelden yüksektir. Ayrıca metin üretimi ile birlikte görüntü anlama da sunar.

Kaptanın kararı
Gerçekten uzun bağlam, açık ağırlıklar ve düşük giriş fiyatının nadir birleşimi — çok büyük belgeler veya çoklu görüntü analizi içeren iş yükleriniz varsa göz atmaya değer.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

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

Bu skor nasıl hesaplanıyor

Bu modelin henüz herhangi bir kaynaktan popülerlik verisi yok, bu yüzden listelerin tamamlanması için 7,000° altında bir geçici sayı taşıyor. Verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. Bir kaynak rapor verdiğinde burada detaylar görünür.

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Benzer Modeller

Trinity Large Thinking

TEXT / LLM

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

MiniMax 01, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm minimax görüş uzun bağlam yerel bütçe çok dilli

Model Ailesine Göre Göz At