MiniMax M1

Qué hace bien

Un millón de tokens de contexto, unas 730.000 palabras. En su sección la comparación directa es con GLM 5.2, que tiene una ventana parecida y cuesta bastante más en la entrada, que es justo donde se gasta cuando la ventana es así de grande. Fuera de la sección hay opciones más baratas con un millón de tokens —Qwen Plus y LongCat 2.0—, pero ninguna está pensada para razonar.

Eso pesa más de lo que parece. Cuando de verdad usas una ventana de un millón, la mayor parte del gasto es entrada: le das muchísimo y te devuelve poco. El precio de entrada es el que decide la factura.

Aguanta bien la referencia a lo lejano, que es la prueba real de estas ventanas: que un dato de la página 300 siga disponible cuando preguntas por él en la 900.

Dónde se queda corto

Razona menos que los especialistas de esta sección. Es un modelo de contexto largo antes que un modelo de pensar, y en un problema difícil sobre un texto corto se le nota.

Y arrastra el defecto de la categoría: llenar la ventana cuesta dinero aunque el precio unitario sea bueno.

Cuándo elegirlo

• Mucho material y preguntas de extraer, comparar o localizar.
• Revisiones completas donde importa no dejarse nada fuera.
• Cuando el problema es el volumen, no la dificultad.

Cuándo no

• Si además hay que razonar de verdad: GLM 5.2, más caro pero más capaz en eso.
• Si cabe en 262.144 tokens: Kimi K2 Thinking sale mejor.

La pregunta antes de elegirlo: ¿lo difícil es el tamaño o el razonamiento? Si es el tamaño, este.