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MiniMax

MiniMax-M2.1

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API-Preis In / Out
$0,30 / $1,20
je 1 Mio. Tokens, Cache: $0,03
Kontextfenster
200kTokens
Maximaler Output: 128.000 Tokens
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MiniMax-M2.1 im Überblick

MiniMax M2.1 ist ein chinesisches Mixture-of-Experts-Modell, das insbesondere für Programmieraufgaben und den Einsatz in KI-Agenten entwickelt wurde. Mit nur 10B aktiven Parametern bei 230B Gesamtparametern gehört es zu den besten Coding-LLMs. M2.1 ist ein Open Weights Modell und lässt sich bei entsprechender Hardware auch lokal ausführen.

Was du abwägen solltest

  • Fokus auf Coding, schwächer in anderen Bereichen. Mit 78.3% im AIME Benchmark liegt MiniMax-M2.1 deutlich hinter GLM-4.7 (95.7%) oder DeepSeek-V3.2 (93.1%).
  • 10B aktive Parameter limitieren Reasoning-Tiefe. Die sparse Architektur kann bei abstraktem mathematischem Reasoning Nachteile haben.
  • Politischer Bias möglich. Wie bei allen chinesischen Modellen kann es dazu kommen, dass das LLM einen politischen Einfluss aufweist. Insbesondere bei Coding-LLMs wie MiniMax-M2.1 dürfte dies aber keinen großen Einfluss auf die Arbeit mit dem Modell haben.
Ähnliche KI-Modelle ansehen

MiniMax-M2.1 Benchmarks

83%

AIME 2025 ist ein Mathematik-Benchmark für LLMs.

Mehr zum Benchmark
AIME 2025Median aller Modelle: 89,6 % Menschliche Referenz: Nicht-Experten 3 %, Experten (PhD im Fachgebiet) 85 %
  1. GPT-5.2Platz 1, OpenAI
  2. Nemotron 3 SuperNVIDIA
  3. MiniMax-M2.5MiniMax
  4. MiniMax-M2.1MiniMax
  5. MiniMax-M2MiniMax
Website des Benchmarks

MiniMax-M2.1 API-Preise

Input
$0,30/ 1 Mio. Tokens
Cache-Lesen
$0,03/ 1 Mio. Tokens
Output
$1,20/ 1 Mio. Tokens

Geschätzte Tokenkosten

$4,20

$0,04 je Anfrage (100 Anfragen)

  • Input inkl. Cache$3,00
  • Output$1,20

Schätzung in USD auf Basis der Preise von MiniMax, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.

Cache-Schreiben und Rechenweg

Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $0,30 + Input aus Cache × $0,03 + Output × $1,20) / 1.000.000

MiniMax-M2.1 Modelldaten

Kontextfenster
200.000 Tokens
Maximaler Output
128.000 Tokens
Eingabe
Text, Bilder
Ausgabe
Text
Anbieter
MiniMax
Veröffentlicht
23. Dezember 2025
Architektur
Sparse MoE mit Multi-Head Attention (MHA)
Tokenizer
MiniMax Tokenizer
Modellgewichte
Offen (MIT)
200k Tokens Kontext128k maximaler Output

Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.

Standardfähigkeiten & Schnittstellen
  • Reasoning
  • Tool-Nutzung
  • Bildverständnis
  • Strukturierte Ausgaben
  • Websuche
  • Quellenangaben
  • Fine-Tuning

Daten aktualisiert am 29. September 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de

MiniMax-M2.1 API-Provider

Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.

Häufige Fragen zu MiniMax-M2.1

Ist MiniMax-M2.1 Open Source?

Die Modellgewichte von MiniMax-M2.1 sind offen verfügbar (Lizenz: MIT). Details stehen in den Lizenzbedingungen von MiniMax.

Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt MiniMax-M2.1?

MiniMax-M2.1 verarbeitet Text, Bilder als Eingabe und erzeugt Text.

Was kostet MiniMax-M2.1 über die API?

Über die API von MiniMax kostet MiniMax-M2.1 $0,30 je 1 Mio. Input-Tokens und $1,20 je 1 Mio. Output-Tokens. Bei Reasoning kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von MiniMax-M2.1?

MiniMax-M2.1 verarbeitet bis zu 200.000 Tokens (200k) in einer Anfrage, die Antwort umfasst höchstens 128.000 Tokens.

Wann wurde MiniMax-M2.1 veröffentlicht?

MiniMax hat MiniMax-M2.1 am 23. Dezember 2025 veröffentlicht.

Weiterführende Links

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