MiniMax-M2.7-JANG_2M
Desarrollado por bearzi, MiniMax-M2.7-JANG_2M es un modelo de chat. MiniMax-M2.7-JANG_2M is an open-weights chat model.
by bearzi
Ideal para
Formas de utilizar MiniMax-M2.7-JANG_2M en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de bearzi. osFoundry detecta MiniMax-M2.7-JANG_2M automáticamente: asígnenlo a un rol de Maestro (router, direct, orchestrator o fallback) en la pestaña Pipeline y quedará activo en cada chat. Su clave, su cuenta de proveedor: sin recargo por tokens.
Desplieguen un endpoint dedicado
MiniMax-M2.7-JANG_2M es de pesos abiertos: ejecútenlo localmente de forma gratuita o desplieguen un endpoint GPU dedicado en su workspace para disponer de capacidad reservada sin límites de tasa.
Úsenlo en una Room App
Las Room Apps declaran funciones de IA en su manifiesto y luego las invocan con invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Invóquenlo desde sus propias aplicaciones
Una vez que un modelo está integrado en su workspace, pueden alojarlo como API y consumirlo desde sus propios servicios, scripts o CI, fuera de osFoundry.
MiniMax-M2.7-JANG_2M frente a modelos similares
Licencia
Sin especificar — Términos de licencia no especificados: verifiquen la ficha del modelo original antes de su uso comercial.
Consulten la documentación original.
Preguntas frecuentes sobre MiniMax-M2.7-JANG_2M
¿Es gratuito el uso de MiniMax-M2.7-JANG_2M?
MiniMax-M2.7-JANG_2M se puede ejecutar gratis localmente en su propio hardware. El acceso alojado a través de osFoundry se mide (entrada Free (local), salida Free (local)). Pueden alternar entre local y alojado en cualquier momento.
¿Puedo utilizar MiniMax-M2.7-JANG_2M comercialmente?
El uso comercial está permitido con condiciones. Términos de licencia no especificados: verifiquen la ficha del modelo original antes de su uso comercial. Consulten la documentación original.
¿Puedo ejecutar MiniMax-M2.7-JANG_2M localmente?
Sí. MiniMax-M2.7-JANG_2M es de pesos abiertos y se ejecuta localmente en una GPU de estación de trabajo. El runtime local de osFoundry gestiona la carga del modelo, la cuantización y el enrutamiento.
¿En qué destaca MiniMax-M2.7-JANG_2M?
MiniMax-M2.7-JANG_2M es muy adecuado para text generation.
¿Cómo se utiliza MiniMax-M2.7-JANG_2M en osFoundry?
Peguen su clave de API de bearzi en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen MiniMax-M2.7-JANG_2M a un rol de Maestro en la pestaña Pipeline y úsenlo en chat, en Room Apps mediante invokeAI o en sus propias aplicaciones.
Publicado por bearzi el 29 de abril de 2026. Fuente: https://huggingface.co/bearzi/MiniMax-M2.7-JANG_2M