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MiniMax M2.1OPEN
MiniMax M2.1 (MiniMax): prezzi API live, finestra di contesto e le migliori alternative open-source, monitorate quotidianamente da OpenSourceAI.tech.
I prezzi si aggiornano automaticamente — controllati ogni ora rispetto ai prezzi della lista dei fornitori.
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per MiniMax M2.1, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.
Con lo stesso budget, MiniMax M2.1 offre 9.8 volte più capacità. I pesi aperti significano anche che puoi ospitarlo autonomamente e non pagare nulla per token.
Informazioni su questo modello
MiniMax M2.1 è un modello AI a peso aperto di MiniMax. Puoi scaricarlo e ospitarlo autonomamente gratuitamente; i prezzi qui sotto sono i prezzi di listino delle API ospitate, monitorati ogni ora, per quando preferisci la comodità all'auto-ospitare.
Domande frequenti
Cos'è MiniMax M2.1?
MiniMax M2.1 è un modello di linguaggio AI di MiniMax. È a peso aperto: puoi scaricarlo ed eseguirlo sul tuo hardware, gratuitamente. Ottiene 31.4 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
MiniMax M2.1 è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — puoi ospitare MiniMax M2.1 da solo e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi sono $0.3 per milione di token in input e $1.2 per milione di token in output.
A cosa serve MiniMax M2.1?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per ragionamento matematico.
Posso ospitare MiniMax M2.1 da solo?
Sì. MiniMax M2.1 ha pesi aperti, quindi puoi scaricarlo ed eseguirlo sulla tua GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.
Alternative open-source
A seconda del tuo carico di lavoro, un modello a peso aperto che puoi ospitare autonomamente potrebbe ridurre drasticamente i costi o rimuovere completamente la tariffazione per token. Le nostre pagine di confronto mettono questo modello a confronto con i più forti contendenti open-source.