MiniMax-M2.7-JANG_2L
Lanzado por JANGQ-AI en 2026, MiniMax-M2.7-JANG_2L es un modelo de chat. MiniMax-M2.7-JANG_2L is an open-weights chat model.
by JANGQ-AI
Ideal para
Formas de utilizar MiniMax-M2.7-JANG_2L en osFoundry
Conecten con su propia clave (BYOK)
Abran el diálogo de claves y peguen su clave de API de JANGQ-AI. osFoundry detecta MiniMax-M2.7-JANG_2L 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_2L 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_2L 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_2L
¿Es gratuito el uso de MiniMax-M2.7-JANG_2L?
MiniMax-M2.7-JANG_2L 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_2L 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_2L localmente?
Sí. MiniMax-M2.7-JANG_2L 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_2L?
MiniMax-M2.7-JANG_2L es muy adecuado para text generation.
¿Cómo se utiliza MiniMax-M2.7-JANG_2L en osFoundry?
Peguen su clave de API de JANGQ-AI en el diálogo de claves (o desplieguen los pesos abiertos para modelos autoalojables), asignen MiniMax-M2.7-JANG_2L 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 JANGQ-AI el 12 de abril de 2026. Fuente: https://huggingface.co/JANGQ-AI/MiniMax-M2.7-JANG_2L