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MiniMax M2.1OPEN
MiniMax M2.1 (MiniMax): Live-API-Preise, Kontextfenster und die besten Open-Source-Alternativen, täglich verfolgt von OpenSourceAI.tech.
Preise aktualisieren sich automatisch — stündlich überprüft gegen die Preisliste der Anbieter.
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für MiniMax M2.1, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.
Für dasselbe Budget bietet MiniMax M2.1 9,8-mal mehr Leistung. Offene Gewichte bedeuten auch, dass Sie es selbst hosten können und nichts pro Token zahlen müssen.
Über dieses Modell
MiniMax M2.1 ist ein Open-Weight-AI-Modell von MiniMax. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die unten aufgeführten Preise sind die Listenpreise für gehostete APIs, die stündlich verfolgt werden, wenn Sie Bequemlichkeit gegenüber Selbst-Hosting bevorzugen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist MiniMax M2.1?
MiniMax M2.1 ist ein KI-Sprachmodell von MiniMax. Es hat offene Gewichte: Sie können es herunterladen und kostenlos auf Ihrer eigenen Hardware ausführen. Es erzielt 31.4 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist MiniMax M2.1 kostenlos?
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können MiniMax M2.1 selbst hosten und nichts pro Token zahlen. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei 0,3 $ pro Million Eingabetokens und 1,2 $ pro Million Ausgabetokens.
Was kann MiniMax M2.1 gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 83%, MMLU-Pro 87.5%, Humanity's Last Exam 22.2%, Long Context Reasoning 59%, LiveCodeBench 81%, SciCode 40.7%, AIME 2025 82.7%, IFBench 69.9%, τ²-Bench 85.4%, Terminal-Bench Hard 28.8%. Es wird besonders verwendet für mathematische Argumentation.
Kann ich MiniMax M2.1 selbst hosten?
Ja. MiniMax M2.1 hat offene Gewichte, sodass Sie es herunterladen und auf Ihrer eigenen GPU oder Ihrem Server mit Tools wie Ollama, vLLM oder llama.cpp ausführen können — ohne Kosten pro Token.
Open-Source-Alternativen
Je nach Arbeitslast kann ein Open-Weight-Modell, das Sie selbst hosten können, die Kosten drastisch senken oder die Preisgestaltung pro Token vollständig entfernen. Unsere Vergleichsseiten stellen dieses Modell neben die stärksten Open-Source-Kandidaten.