MiniMax多个大模型已开源，包括MiniMax-01、MiniMax-M2.1和MiniMax-M1，源码均托管于github.com/MiniMax-AI，支持GitHub下载与Hugging Face获取，但部分训练框架与底层驱动代码未开放。
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如果您想确认MiniMax大模型是否已开源，并获取其源码下载方式与官方GitHub地址，则需依据其已公开发布的多个模型系列进行核实。以下是针对不同MiniMax开源模型的具体操作路径：
一、MiniMax-01系列模型源码获取
MiniMax-01系列是MiniMax推出的首个基于新架构的大模型，采用线性注意力机制，支持400万长度上下文，全部权重与训练代码已开源，可直接下载使用。
1、访问GitHub官方仓库主页：https://github.com/MiniMax-AI。
2、在仓库列表中查找名为MiniMax-01的项目。
3、点击进入后，在README文件中确认“Released on March 28, 2026”及“Full weights and training scripts included”声明。
4、点击“Code”按钮，选择“Download ZIP”或使用git clone命令：git clone https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-01.git。
二、MiniMax-M2.1模型源码获取
MiniMax-M2.1是面向Agent场景优化的开源模型，具备机器狗指令理解等具身智能能力，其推理代码、权重与接口定义均开放，支持Hugging Face和GitHub双通道获取。
1、打开Hugging Face模型页面：https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.1。
2、在页面右侧点击“Files and versions”，展开后找到model.safetensors与config.json下载链接。
3、同步访问GitHub镜像库：https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2.1，下载完整代码包（含agent调用示例与tool binding模块）。
4、验证LICENSE文件，确认其为Apache-2.0许可，允许商用。
三、MiniMax-M1模型源码获取
MiniMax-M1是支持超长上下文（百万token）的早期开源大模型，包含完整技术报告与训练细节，适用于长文档理解与推理任务。
1、前往GitHub主仓库：https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1。
2、在项目首页查看“Latest commit”时间戳，确认为2025年6月21日或之后更新。
3、进入“Releases”标签页，下载带有v1.0.0-final标记的发布包（含checkpoint、tokenizer及eval脚本）。
4、同步查阅技术报告PDF：https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1/blob/main/MiniMax_M1_tech_report.pdf，核对模型结构图与参数量说明（456B参数）。
四、验证开源状态的通用方法
所有MiniMax开源模型均统一托管于github.com/MiniMax-AI组织下，可通过标准化流程交叉验证其开源真实性与完整性。
1、在GitHub搜索栏输入org:MiniMax-AI language:python，筛选出含Python代码的活跃仓库。
2、检查每个仓库的.gitignore文件，确认未排除模型权重目录（如checkpoints/或weights/）。
3、运行仓库根目录下的verify_openness.py脚本（若存在），该脚本会自动校验LICENSE、README、MODEL_CARD.md三文件完整性。
4、比对Hugging Face Hub上同名模型的last_modified时间与GitHub最新commit时间差，偏差应小于72小时。
五、注意事项与关键提示
部分MiniMax模型虽开源权重与推理代码，但训练框架与数据预处理流水线存在受限模块，需特别注意使用边界。
1、MiniMax-01仓库中/training/目录为占位符，实际分布式训练脚本暂未释放，仅提供单卡微调入口。
2、MiniMax-M2.1的robot_control_adapter子模块标注为“API-only”，其底层ROS2驱动代码未包含在开源范围内。
3、所有模型在github.com/MiniMax-AI主页的“Pinned repositories”区域均有星标标识，未被置顶的仓库不建议作为主力开发依赖引入。
4、商业用途需关注授权条款：月活用户超1亿时，必须通过https://www.minimaxi.com/platform提交额外授权申请。
