MiniMax M1
Rede Neural
MiniMax M1 é um modelo de raciocínio aberto da MiniMax para análise e contexto longo, disponível via API MiniMax M1.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 000 000 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 40 000 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona MiniMax M1?
MiniMax M1 é um modelo de raciocínio de pesos abertos da equipe MiniMax, construído sobre uma arquitetura híbrida Mixture-of-Experts com mecanismo de lightning attention. Essa combinação proporciona uma inferência econômica em entradas longas: o modelo foi projetado para contexto estendido e análise passo a passo. Os pesos são públicos, facilitando a comparação com modelos fechados usando seus próprios dados. No BotHub, você usa o MiniMax M1 sem VPN ou cartões estrangeiros, pagando em rublos por token consumido, e os tokens não utilizados não expiram. Todos os modelos estão reunidos em uma única janela, a troca leva poucos cliques, e uma API unificada compatível com OpenAI permite mudar de modelo em sistemas multimodelo sem reescrever a integração. Para equipes, oferecemos contrato, fatura e EDI, painel administrativo com limites, e as conversas são criptografadas com AES-GCM. Útil para analisar documentos longos, criar cadeias de raciocínio em análises, verificar lógica de soluções técnicas ou criar seu próprio assistente via API.Perguntas frequentes sobre MiniMax M1
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O minimax-m1 é um modelo de texto com raciocínio e contexto de até um milhão de tokens. É adequado para trabalhar com documentos volumosos e bases de código, refatoração e depuração de código, tarefas STEM, análise e cenários de agentes com chamada de ferramentas. Também aceita imagens e documentos como entrada.
Até 40.000 tokens em uma única resposta — o suficiente para uma análise técnica longa, documentação detalhada, um grande módulo de código ou um relatório analítico extenso. Se o material exceder esse volume, divida a tarefa em partes: o contexto de um milhão de tokens permite manter toda a conversa.
Sim, em nossos dados, o modelo possui um modo de raciocínio: antes da resposta final, ele constrói uma cadeia de passos. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, análise de requisitos e depuração de código, onde é importante decompor a tarefa em partes, em vez de fornecer a primeira opção que vier à mente.
Sim. O modelo suporta function calling e saída estruturada em JSON, sendo fácil de integrar em agentes, chatbots e pipelines, onde a resposta vai diretamente para um banco de dados ou serviço. No BotHub, isso funciona através de uma API unificada compatível com OpenAI.
De acordo com nossos dados, o modelo aceita texto, imagens e documentos como entrada: você pode enviar uma captura de tela de interface, esquema, gráfico ou um arquivo grande com especificações e pedir para analisar o conteúdo. Para áudio e vídeo, use modelos especializados no BotHub — a troca leva alguns segundos.
O modelo é multilíngue e funciona normalmente com consultas em russo: formule a tarefa no idioma de sua preferência. A qualidade é fácil de verificar com seus próprios textos — no BotHub, você paga por token consumido, não por assinatura, e pode comparar a resposta com outro modelo na mesma janela.