MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B
cerebras द्वारा 2026 में जारी, MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B एक 139 अरब parameter वाला चैट model है। MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B is an open-weights chat model with roughly 139 billion parameters.
by cerebras · 139B parameters
किसके लिए सर्वोत्तम
osFoundry में MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B का उपयोग करने के तरीके
अपनी key से जोड़ें (BYOK)
key dialog खोलें और अपनी cerebras API key पेस्ट करें। osFoundry MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B को स्वचालित रूप से खोज लेता है — इसे Pipeline tab में किसी Maestro role (router, direct, orchestrator, या fallback) को असाइन करें और यह हर चैट में live हो जाता है। आपकी key, आपका provider account — कोई token markup नहीं।
एक dedicated endpoint deploy करें
MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B open-weights है — इसे locally मुफ्त में चलाएँ, या rate limits के बिना reserved capacity के लिए अपने workspace में एक dedicated GPU endpoint deploy करें।
Room App में उपयोग करें
Room Apps अपने manifest में AI features घोषित करते हैं, फिर उन्हें invokeAI के साथ कॉल करते हैं:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
अपने ऐप्स से इसे कॉल करें
एक बार जब model आपके workspace में wired हो जाता है, तो आप इसे API के रूप में host कर सकते हैं और इसे अपनी services, scripts, या CI से — osFoundry के बाहर — एक्सेस कर सकते हैं।
MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B कौनसा hardware चला सकता है
MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B एक multi-GPU setup या Q4 पर H200 141GB पर चलता है (~84 GB VRAM, KV-cache headroom के साथ)। पूर्ण-precision inference FP16 पर कई H100/H200 GPUs की आवश्यकता (~334 GB)।
MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B बनाम समान models
लाइसेंस
अनिर्दिष्ट — लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें।
Upstream documentation देखें।
MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B उपयोग करने के लिए मुफ्त है?
MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B आपके अपने hardware पर locally चलाने के लिए मुफ्त है। osFoundry के माध्यम से hosted access metered है (input Free (local), output Free (local))। आप किसी भी समय local और hosted के बीच switch कर सकते हैं।
क्या मैं MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B का commercial उपयोग कर सकता हूँ?
Commercial उपयोग शर्तों के साथ अनुमत है। लाइसेंस की शर्तें निर्दिष्ट नहीं — commercial उपयोग से पहले upstream model card सत्यापित करें। Upstream documentation देखें।
MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B को कितनी VRAM चाहिए?
Q4 quantisation पर लगभग 84 GB, या पूर्ण FP16 precision पर 334 GB। उच्च quantisation पर multi-GPU की आवश्यकता।
क्या मैं MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B को locally चला सकता हूँ?
हाँ। MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B open-weights है और workstation GPU पर locally चलता है। osFoundry का local runtime model loading, quantisation, और routing संभालता है।
MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B किसमें सर्वश्रेष्ठ है?
MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B text generation के लिए उपयुक्त है।
मैं osFoundry में MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B का उपयोग कैसे करूँ?
key dialog में अपनी cerebras API key पेस्ट करें (या self-hostable models के लिए open weights deploy करें), Pipeline tab में MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B को एक Maestro role को असाइन करें, फिर इसे चैट में, invokeAI के माध्यम से Room Apps में, या अपने ऐप्स में उपयोग करें।
cerebras द्वारा प्रकाशित 27 जनवरी 2026 को। स्रोत: https://huggingface.co/cerebras/MiniMax-M2.1-REAP-139B-A10B