MiniMax-M1 – MiniMax最新開源的推理模型

MiniMax-M1 是 MiniMax 團隊最新發布的開源推理模型，融合了混合專家架構（MoE）和閃電注意力機制（lightning attention），總參數量高達 4560 億，每個 token 激活 459 億參數。該模型性能超越國內閉源模型，接近國際領先水平，并具備極高的性價比。它原生支持 100 萬 token 的上下文長度，提供 40K 和 80K 兩種推理預算版本，特別適合處理長文本和復雜推理任務。MiniMax-M1 在復雜軟件工程、長上下文理解和工具使用等領域表現出色，是構建下一代語言模型代理的強大基石。

探索 MiniMax-M1：釋放 AI 推理潛能

MiniMax-M1，由 MiniMax 團隊精心打造，是一款革新性的開源推理模型。它匯集了混合專家架構（MoE）和閃電注意力機制（lightning attention）的優勢，實現了卓越的性能和效率。憑借 4560 億的總參數量，以及每個 token 激活 459 億參數的強大能力，MiniMax-M1 在性能上已然比肩國際頂尖模型，同時保持了極具競爭力的成本效益。

核心功能一覽

• 超長文本處理能力： 支持高達 100 萬 token 的輸入，輸出長度可達 8 萬 token，輕松應對長篇文檔和復雜推理需求。
• 靈活的推理預算： 提供 40K 和 80K 兩種推理預算版本，優化計算資源利用，降低推理成本。
• 多任務卓越表現： 在數學推理、軟件工程、長上下文理解和工具使用等多個領域均有出色表現，適應多元應用場景。
• 強大的工具調用： 具備結構化功能調用能力，能夠識別并輸出外部函數調用參數，實現與外部工具的無縫交互。

技術解析：MiniMax-M1 的幕后功臣

• 混合專家架構 (MoE)： 采用 MoE 架構，將模型細分為多個專家模塊（Experts），每個模塊專注于處理特定的子任務或數據子集。這種設計使得輸入數據可以根據其特征動態地分配給不同的專家模塊，從而實現高效的計算資源利用和并行處理。MoE 架構幫助模型在保持大規模參數的同時，仍然能夠高效地執行計算，并支持更復雜的任務。
• 閃電注意力機制 (Lightning Attention)： 閃電注意力機制通過優化計算流程，減少冗余計算，顯著提升注意力模塊的效率。它利用稀疏注意力模式，重點關注輸入序列中的關鍵部分，進一步降低計算復雜度。這項技術使得 MiniMax-M1 能夠高效地處理長序列數據，支持模型處理長達 100 萬 token 的上下文。
• 大規模強化學習 (RL) 訓練： 模型經過大規模強化學習訓練，基于獎勵信號優化輸出，提升在復雜任務中的表現。創新性地采用了新的 RL 算法 CISPO，該算法基于裁剪重要性采樣權重而非 token 更新，從而提高了訓練效率和模型性能。混合注意力設計自然地增強了 RL 的效率，解決了混合架構在擴展 RL 方面的獨特挑戰。

性能展示：MiniMax-M1 的實力印證

• 軟件工程領域： 在 SWE-bench 驗證基準測試中，MiniMax-M1-40k 和 MiniMax-M1-80k 分別取得了 55.6% 和 56.0% 的成績，略遜于 DeepSeek-R1-0528 的 57.6%，但顯著優于其他開源模型。
• 長文本理解任務： 憑借其百萬級上下文窗口，M1 系列在長文本理解任務中表現卓越，全面超越所有開源模型，甚至超越 OpenAI o3 和 Claude 4 Opus，全球排名第二，僅以微弱差距落后于 Gemini 2.5 Pro。
• 工具使用場景： 在代理工具使用場景（TAU-bench）中，MiniMax-M1-40k 領跑所有開源模型，戰勝 Gemini-2.5 Pro。

探索 MiniMax-M1：資源鏈接

• GitHub 倉庫： https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1
• HuggingFace 模型庫： https://huggingface.co/collections/MiniMaxAI/minimax-m1
• 技術論文： https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1/blob/main/MiniMax_M1_tech_report

定價策略：靈活、經濟的推理方案

• API 調用推理成本：
  • 0-32k 輸入長度：
    • 輸入：0.8 元/百萬 token。
    • 輸出：8 元/百萬 token。
  • 32k-128k 輸入長度：
    • 輸入：1.2 元/百萬 token。
    • 輸出：16 元/百萬 token。
  • 128k-1M 輸入長度：
    • 輸入：2.4 元/百萬 token。
    • 輸出：24 元/百萬 token。
• APP 和 Web 端： 在 MiniMax APP 和 Web 平臺上，用戶可以免費無限制地使用 MiniMax-M1。

應用場景：MiniMax-M1 的無限可能

• 復雜軟件工程： 助力代碼生成、優化、調試和文檔生成，加速開發流程，提高開發效率。
• 長文本處理： 支持長篇報告、學術論文、小說等內容的生成，并提供長文本分析和多文檔總結功能，滿足多樣化需求。
• 數學與邏輯推理： 能夠解決復雜的數學問題，如競賽數學題目和數學建模，并提供清晰的解題思路，支持邏輯推理任務。
• 工具使用與交互： 作為智能助手調用外部工具，完成多步驟任務，提供自動化解決方案，從而提高工作效率。

常見問題解答

Q: MiniMax-M1 與其他模型相比有哪些優勢？
A: MiniMax-M1 憑借其混合專家架構、閃電注意力機制以及大規模強化學習訓練，在長文本處理、復雜推理任務和工具使用方面表現出色，同時擁有極高的性價比。

Q: 如何開始使用 MiniMax-M1？
A: 您可以通過訪問 GitHub 倉庫、HuggingFace 模型庫，或者 MiniMax 官方網站，獲取詳細的使用指南和 API 文檔。

Q: MiniMax-M1 的應用場景有哪些限制？
A: 雖然 MiniMax-M1 在多個領域表現出色，但其性能可能受到輸入文本的復雜性、任務的特殊性以及模型本身的局限性影響。在使用過程中，請根據具體需求進行評估和調整。