MiniMax-M1

MiniMax-M1 – MiniMax最新开源的推理模型

MiniMax-M1 是 MiniMax 团队最新发布的开源推理模型，融合了混合专家架构（MoE）和闪电注意力机制（lightning attention），总参数量高达 4560 亿，每个 token 激活 459 亿参数。该模型性能超越国内闭源模型，接近国际领先水平，并具备极高的性价比。它原生支持 100 万 token 的上下文长度，提供 40K 和 80K 两种推理预算版本，特别适合处理长文本和复杂推理任务。MiniMax-M1 在复杂软件工程、长上下文理解和工具使用等领域表现出色，是构建下一代语言模型代理的强大基石。

探索 MiniMax-M1：释放 AI 推理潜能

MiniMax-M1，由 MiniMax 团队精心打造，是一款革新性的开源推理模型。它汇集了混合专家架构（MoE）和闪电注意力机制（lightning attention）的优势，实现了卓越的性能和效率。凭借 4560 亿的总参数量，以及每个 token 激活 459 亿参数的强大能力，MiniMax-M1 在性能上已然比肩国际顶尖模型，同时保持了极具竞争力的成本效益。

核心功能一览

• 超长文本处理能力： 支持高达 100 万 token 的输入，输出长度可达 8 万 token，轻松应对长篇文档和复杂推理需求。
• 灵活的推理预算： 提供 40K 和 80K 两种推理预算版本，优化计算资源利用，降低推理成本。
• 多任务卓越表现： 在数学推理、软件工程、长上下文理解和工具使用等多个领域均有出色表现，适应多元应用场景。
• 强大的工具调用： 具备结构化功能调用能力，能够识别并输出外部函数调用参数，实现与外部工具的无缝交互。

技术解析：MiniMax-M1 的幕后功臣

• 混合专家架构 (MoE)： 采用 MoE 架构，将模型细分为多个专家模块（Experts），每个模块专注于处理特定的子任务或数据子集。这种设计使得输入数据可以根据其特征动态地分配给不同的专家模块，从而实现高效的计算资源利用和并行处理。MoE 架构帮助模型在保持大规模参数的同时，仍然能够高效地执行计算，并支持更复杂的任务。
• 闪电注意力机制 (Lightning Attention)： 闪电注意力机制通过优化计算流程，减少冗余计算，显著提升注意力模块的效率。它利用稀疏注意力模式，重点关注输入序列中的关键部分，进一步降低计算复杂度。这项技术使得 MiniMax-M1 能够高效地处理长序列数据，支持模型处理长达 100 万 token 的上下文。
• 大规模强化学习 (RL) 训练： 模型经过大规模强化学习训练，基于奖励信号优化输出，提升在复杂任务中的表现。创新性地采用了新的 RL 算法 CISPO，该算法基于裁剪重要性采样权重而非 token 更新，从而提高了训练效率和模型性能。混合注意力设计自然地增强了 RL 的效率，解决了混合架构在扩展 RL 方面的独特挑战。

性能展示：MiniMax-M1 的实力印证

• 软件工程领域： 在 SWE-bench 验证基准测试中，MiniMax-M1-40k 和 MiniMax-M1-80k 分别取得了 55.6% 和 56.0% 的成绩，略逊于 DeepSeek-R1-0528 的 57.6%，但显著优于其他开源模型。
• 长文本理解任务： 凭借其百万级上下文窗口，M1 系列在长文本理解任务中表现卓越，全面超越所有开源模型，甚至超越 OpenAI o3 和 Claude 4 Opus，全球排名第二，仅以微弱差距落后于 Gemini 2.5 Pro。
• 工具使用场景： 在代理工具使用场景（TAU-bench）中，MiniMax-M1-40k 领跑所有开源模型，战胜 Gemini-2.5 Pro。

探索 MiniMax-M1：资源链接

• GitHub 仓库： https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1
• HuggingFace 模型库： https://huggingface.co/collections/MiniMaxAI/minimax-m1
• 技术论文： https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1/blob/main/MiniMax_M1_tech_report

定价策略：灵活、经济的推理方案

• API 调用推理成本：
  • 0-32k 输入长度：
    • 输入：0.8 元/百万 token。
    • 输出：8 元/百万 token。
  • 32k-128k 输入长度：
    • 输入：1.2 元/百万 token。
    • 输出：16 元/百万 token。
  • 128k-1M 输入长度：
    • 输入：2.4 元/百万 token。
    • 输出：24 元/百万 token。
• APP 和 Web 端： 在 MiniMax APP 和 Web 平台上，用户可以免费无限制地使用 MiniMax-M1。

应用场景：MiniMax-M1 的无限可能

• 复杂软件工程： 助力代码生成、优化、调试和文档生成，加速开发流程，提高开发效率。
• 长文本处理： 支持长篇报告、学术论文、小说等内容的生成，并提供长文本分析和多文档总结功能，满足多样化需求。
• 数学与逻辑推理： 能够解决复杂的数学问题，如竞赛数学题目和数学建模，并提供清晰的解题思路，支持逻辑推理任务。
• 工具使用与交互： 作为智能助手调用外部工具，完成多步骤任务，提供自动化解决方案，从而提高工作效率。

常见问题解答

Q: MiniMax-M1 与其他模型相比有哪些优势？
A: MiniMax-M1 凭借其混合专家架构、闪电注意力机制以及大规模强化学习训练，在长文本处理、复杂推理任务和工具使用方面表现出色，同时拥有极高的性价比。

Q: 如何开始使用 MiniMax-M1？
A: 您可以通过访问 GitHub 仓库、HuggingFace 模型库，或者 MiniMax 官方网站，获取详细的使用指南和 API 文档。

Q: MiniMax-M1 的应用场景有哪些限制？
A: 虽然 MiniMax-M1 在多个领域表现出色，但其性能可能受到输入文本的复杂性、任务的特殊性以及模型本身的局限性影响。在使用过程中，请根据具体需求进行评估和调整。