MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ
Lançado pela OsaurusAI em 2026, MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ é um modelo de chat. MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ is an open-weights chat model.
by OsaurusAI
Ideal para
Como usar MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da OsaurusAI. O osFoundry descobre MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ automaticamente — atribua-o a um papel do Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) na aba Pipeline e ele estará ativo em cada chat. Sua chave, sua conta no provedor — sem markup sobre tokens.
Implante um endpoint dedicado
MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ é open-weights — execute localmente sem custo, ou implante um endpoint GPU dedicado no seu workspace para capacidade reservada sem limites de taxa.
Use em um Room App
Os Room Apps declaram recursos de IA em seus manifestos e os chamam com invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Chame a partir dos seus próprios apps
Uma vez que um modelo está conectado ao seu workspace, você pode hospedá-lo como uma API e acessá-lo a partir dos seus próprios serviços, scripts ou CI — fora do osFoundry.
MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ vs modelos semelhantes
| Modelo | Organização | Parâmetros | Contexto | Preço de entrada | Auto-hospedado |
|---|
| MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ | OsaurusAI | — | — | Free (local) | Sim |
| FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1 | sfairXC | — | — | Free (local) | Sim |
| plugin-models | scrypted | — | — | Free (local) | Sim |
| img4 | belztjti | — | — | Free (local) | Sim |
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ
MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ é gratuito?
MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ é gratuito para rodar localmente no seu próprio hardware. O acesso hospedado via osFoundry é medido (entrada Free (local), saída Free (local)). Você pode alternar entre local e hospedado a qualquer momento.
Posso usar MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ comercialmente?
Uso comercial é permitido com condições. Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial. Consulte a documentação original.
Posso rodar MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ localmente?
Sim. MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ é open-weights e roda localmente em uma GPU de workstation. O runtime local do osFoundry cuida do carregamento, da quantização e do roteamento do modelo.
Em que MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ é melhor?
MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ é bem adequado para text generation.
Como uso MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ no osFoundry?
Cole sua chave de API da OsaurusAI no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ a um papel do Maestro na aba Pipeline e use-o em chats, em Room Apps via invokeAI ou nos seus próprios apps.
Publicado pela OsaurusAI em 24 de abril de 2026. Fonte: https://huggingface.co/OsaurusAI/MiniMax-M2.7-Small-JANGTQ