MiniMax M2.1'i yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Evet — ağırlıklar Hugging Face'de Modified-MIT lisansı altında açık, yerel dağıtım mümkün ancak tam model büyük ve indirmeden önce donanımınızı doğrulamalısınız.

MiniMax M2.1'ın maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadar?

MiniMax API üzerinden milyon giriş token başına 0,30 ABD doları, milyon çıktı token başına 1,20 ABD doları fiyatlandırılır ve 204.800 token bağlam penceresi vardır.

M2.1, selefi M2'den nasıl farklı?

M2.1 yazılım mühendisliği kıyaslamalarında belirgin şekilde daha yüksek puan alır — Multi-SWE-Bench'te %49,4'e karşı %36,2 ve SWE-Bench Multilingual'de %72,5'e karşı %56,5 — ayrıca MiniMax çıktıların daha temiz olduğunu ve algılanan yanıt sürelerinin daha hızlı olduğunu belirtir.

MiniMax M2.1

3782°

#llm #minimax #akıl yürütme #kodlama #ajanlar #çok dilli

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

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

MiniMax | 204,800 token bağlam | $0.30/M giriş, $1.20/M çıkış. MiniMax-M2.1, kodlama, ajan iş akışları ve modern uygulama geliştirme için optimize edilmiş hafif, son teknoloji büyük dil modelidir. Sadece 10 milyar aktif parametre ile gerçek dünya yeteneklerinde büyük bir sıçrama sağlar ve olağanüstü gecikme, ölçeklenebilirlik ve maliyet verimliliği sunar. Öncekine kıyasla M2.1, daha temiz, daha özlü çıktılar ve daha hızlı algılanan yanıt süreleri sunar. Çok dilli kodlama performansında önde gelir; Multi-SWE-Bench'te %49.4 ve SWE-Bench Multilingual'de %72.5 puan alır. IDE'ler, kodlama araçları…MiniMax | 204,800 token bağlam | $0.30/M giriş, $1.20/M çıkış. MiniMax-M2.1, kodlama, ajan iş akışları ve modern uygulama geliştirme için optimize edilmiş hafif, son teknoloji büyük dil modelidir. Sadece 10 milyar aktif parametre ile gerçek dünya yeteneklerinde büyük bir sıçrama sağlar ve olağanüstü gecikme, ölçeklenebilirlik ve maliyet verimliliği sunar. Öncekine kıyasla M2.1, daha temiz, daha özlü çıktılar ve daha hızlı algılanan yanıt süreleri sunar. Çok dilli kodlama performansında önde gelir; Multi-SWE-Bench'te %49.4 ve SWE-Bench Multilingual'de %72.5 puan alır. IDE'ler, kodlama araçları ve genel amaçlı yardım için çok yönlü bir ajan “beyni” olarak hizmet eder. Modelin performansının bozulmaması için MiniMax, turlar arasında muhakemenin korunmasını şiddetle önerir. reasoning_details kullanımı hakkında daha fazla bilgi için belgelerimize bakınızOpens 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 M2.1, MiniMax'ten 10 milyar aktif parametreli, 200K token bağlam penceresine sahip ve Modified-MIT lisansı altında açık ağırlıklı bir muhakeme yetenekli dil modelidir. Öne çıkan yönü çok dilli yazılım mühendisliği: Multi-SWE-Bench ve SWE-Bench Multilingual'de Claude Sonnet 4.5'i geride bırakır ve milyon giriş token başına 0,30 ABD doları maliyeti vardır. Kodlama ajanları veya IDE araçları geliştiriyorsanız ve yerelde çalıştırmak istiyorsanız ciddi şekilde bakmaya değer.

İle tanınır

Çok dilli yazılım mühendisliği kıyaslamalarında Claude Sonnet 4.5'i Multi-SWE-Bench'te geçmesi.
Sadece 10B aktif parametre, gecikmeyi düşük tutar ve yerel çalıştırmayı mümkün kılar.
Ajan olarak tasarlanmış: araç kullanımı, talimat takibi, uzun vadeli planlama.
Hugging Face'de Modified-MIT lisansı altında açık ağırlıklar.
200K token bağlam, milyon giriş/çıktı token başına 0,30/1,20 ABD doları fiyatlandırma.

Dikkat et

MiniMax, tur arası muhakemenin korunmasını şiddetle önerir; bunu atlamak performansı düşürür.
Modified-MIT standart MIT değildir — ticari dağıtım öncesi lisans şartlarını kontrol edin.
Tam model ağırlıkları büyük; yerel kullanım planlamadan önce VRAM'inizi doğrulayın.

En iyi

Kodlama

Ajanlar ve araç kullanımı

Muhakeme

Çok dilli

Yerel çalışır

Denenecek istemler

Gerçek bir GitHub sorununu düzelt

Bir Python deposu ve açık bir hata raporu var. Hata: `process_batch()` boş liste ile çağrıldığında boş sonuç döndürmek yerine yakalanmamış `IndexError` veriyor. Hatanın tekrarlanması, kodda kök nedenin bulunması, bir düzeltme yazılması ve hatayı yakalayacak bir test vakası eklenmesi. [kodunuzu yapıştırın]

Çok adımlı bir ajan oluştur

Web arama aracı ve kod yürütme aracına erişiminiz var. Bir kullanıcı USD ile JPY arasındaki güncel döviz kurunu öğrenmek, sonra 3.750 USD'nin JPY karşılığını hesaplamak ve son olarak sonucu yerel bir result.txt dosyasına yazmak istiyor. Adımları planla, araçları sırayla çağır ve dosyanın yazıldığını doğrula.

Çok dilli kod incelemesi

Aşağıdaki TypeScript fonksiyonunu doğruluk, uç durumlar ve performans açısından incele. Sonra aynı davranışı koruyarak idiomatik Rust ile yeniden yaz. İki sürüm arasındaki hata işleme farklarını açıkla. [TypeScript fonksiyonunu yapıştırın]

İle karşılaştır

MiniMax M1
Sadece API modeli
1,000,000 token bağlam · $0.55/M girdi, $2.20/M çıktı
MiniMax M3
Açık ağırlıklı model
1,048,576 token bağlam · $0.30/M girdi, $1.20/M çıktı
MiniMax M2.5
Açık ağırlıklı model
204,800 token bağlam · $0.27/M girdi, $0.95/M çıktı
MiniMax M2
Açık ağırlıklı model
204,800 token bağlam · $0.26/M girdi, $1.02/M çıktı

minimax tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

MiniMax M2.1'i yerel olarak çalıştırabilir miyim?: Evet — ağırlıklar Hugging Face'de Modified-MIT lisansı altında açık, yerel dağıtım mümkün ancak tam model büyük ve indirmeden önce donanımınızı doğrulamalısınız.
MiniMax M2.1'ın maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadar?: MiniMax API üzerinden milyon giriş token başına 0,30 ABD doları, milyon çıktı token başına 1,20 ABD doları fiyatlandırılır ve 204.800 token bağlam penceresi vardır.
M2.1, selefi M2'den nasıl farklı?: M2.1 yazılım mühendisliği kıyaslamalarında belirgin şekilde daha yüksek puan alır — Multi-SWE-Bench'te %49,4'e karşı %36,2 ve SWE-Bench Multilingual'de %72,5'e karşı %56,5 — ayrıca MiniMax çıktıların daha temiz olduğunu ve algılanan yanıt sürelerinin daha hızlı olduğunu belirtir.

Kaptanın kararı
Aktif parametre sayısının üzerinde performans gösteren ve kapalı rakiplerine fiyat açısından üstünlük sağlayan nadir açık ağırlıklı kodlama ajanı.

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

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

MiniMax M2.1, 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 akıl yürütme kodlama ajanlar çok dilli yerel

Model Ailesine Göre Göz At