MiniMax M1
Red Neuronal
MiniMax M1 es un modelo de razonamiento abierto de MiniMax para análisis y contexto largo, disponible vía MiniMax M1 API.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona MiniMax M1?
MiniMax M1 es un modelo de razonamiento de pesos abiertos de MiniMax, construido sobre una arquitectura híbrida Mixture-of-Experts con mecanismo lightning attention. Esta combinación ofrece una inferencia económica en entradas largas: el modelo está diseñado para un contexto extendido y un análisis paso a paso. Los pesos están publicados, por lo que es fácil comparar respuestas con modelos cerrados usando sus propios datos. En BotHub, trabaja con MiniMax M1 sin VPN ni tarjetas extranjeras, paga con tarjetas rusas en rublos por tokens consumidos, y los tokens no utilizados no caducan. Todos los modelos están en una ventana, el cambio toma un par de clics, y una API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo en un sistema multimodal sin reescribir la integración. Para equipos hay contratos, facturas y EDI, panel de administración con límites, y la correspondencia está cifrada con AES-GCM. Útil para analizar documentos largos, crear cadenas de razonamiento, verificar lógica técnica o crear su propio asistente vía API.Preguntas frecuentes sobre MiniMax M1
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
minimax-m1 es un modelo de texto con razonamiento y contexto de hasta un millón de tokens. Es adecuado para trabajar con documentos extensos y bases de código, refactorización y depuración, tareas STEM, análisis y escenarios de agentes con llamadas a herramientas. También acepta imágenes y documentos.
Hasta 40 000 tokens por respuesta: suficiente para análisis técnicos largos, documentación detallada, módulos de código grandes o informes analíticos extensos. Si el material supera este volumen, divida la tarea: el contexto de un millón de tokens permite mantener toda la conversación.
Sí, el modelo tiene un modo de razonamiento: antes de la respuesta final, construye una cadena de pasos. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de requisitos y depuración de código, donde es importante desglosar la tarea en partes en lugar de dar la primera opción que surge.
Sí. El modelo admite llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON, por lo que es fácil integrarlo en agentes, chatbots y pipelines donde la respuesta va directamente a una base de datos o servicio. En BotHub, esto funciona a través de una API compatible con OpenAI.
Según nuestros datos, el modelo acepta texto, imágenes y documentos: puede enviar capturas de pantalla, esquemas, gráficos o archivos grandes con especificaciones técnicas para analizar el contenido. Para audio y video, utilice modelos especializados en BotHub; el cambio toma un par de segundos.
El modelo es multilingüe y funciona normalmente con consultas en ruso: formule la tarea en su idioma habitual. Es fácil verificar la calidad con sus propios textos; en BotHub paga por tokens consumidos, no por suscripción, y puede comparar la respuesta con otro modelo en la misma ventana.