LLM Perks

MiniMax M1 40K

Gratis ahora mismo Muy grande
RazonamientoUso de herramientasContexto largoPesos abiertos

MiniMax M1 40K es un modelo de lenguaje de MiniMax. Actualmente es gratis en 1 proveedor con hasta 1M tokens de contexto. El modelo admite razonamiento paso a paso, admite tool calling. Sus pesos son abiertos, así que también se puede ejecutar en local.

Desarrollador
MiniMax
Contexto
1M tokens
Tipo
Texto
Licencia
Pesos abiertos

Dónde usar MiniMax M1 40K gratis

Cada fila es un endpoint gratuito independiente con sus propios límites.

ProveedorContextoLímiteTarjeta
Together AI
MiniMaxAI/MiniMax-M1-40k
1M Fair use (depends on server load) — Abrir

Inicio rápido

curl https://api.together.xyz/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TOGETHER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMaxAI/MiniMax-M1-40k",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Ejemplo para Together AI. Funciona cualquier cliente compatible con OpenAI: Cursor, Cline, OpenCode, Open WebUI.

Benchmarks

Intelligence Index
10.0
GPQA Diamond
68.2%
Humanity's Last Exam
7.8%
Terminal-Bench Hard
2.3%
τ²-Bench
31.6%

Fuente: Artificial Analysis · MiniMax M1 40k

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Preguntas frecuentes

¿MiniMax M1 40K es gratis?

Sí. A fecha de 26 de septiembre de 2026, MiniMax M1 40K es gratis en Together AI. Cada proveedor tiene sus propios límites — consulta la tabla de arriba.

¿Cuál es la ventana de contexto de MiniMax M1 40K?

El mayor contexto entre las rutas gratuitas es de 1.048.576 tokens. Algunos proveedores lo limitan más.

¿Cómo llamo a MiniMax M1 40K vía API?

Usa cualquier cliente compatible con OpenAI con la base URL https://api.together.xyz/v1, el ID de modelo MiniMaxAI/MiniMax-M1-40k y una clave de Together AI.

¿Qué tan bueno es MiniMax M1 40K?

Artificial Analysis Intelligence Index: 10.0, GPQA Diamond: 68%. Como comparación, el modelo gratuito más potente del catálogo ahora mismo es GLM 5.3.

¿MiniMax M1 40K es de pesos abiertos?

Sí, los pesos están publicados — puedes descargarlo y ejecutarlo en local, por ejemplo con Ollama o LM Studio.