MiniMax-M1：高效开源推理模型

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MiniMax-M1是什么

MiniMax-M1是由MiniMax团队最新发布的开源推理模型，该模型结合了混合专家架构（MoE）与创新的闪电注意力机制（lightning attention），拥有4560亿参数量和每个token激活459亿参数的能力。在性能方面，MiniMax-M1超越了国内领先的闭源模型，其表现已接近国际最先进水平，并在性价比上达到了行业顶尖水准。该模型原生支持处理100万token的上下文长度，提供两种推理预算版本：40K和80K，特别适合长文本处理和复杂推理任务。在权威测试中，MiniMax-M1的表现优于DeepSeek等开源模型，在软件工程、长文本理解和工具使用等领域表现尤为突出，展现出强大的计算效率和推理能力。

MiniMax-M1的主要功能

长文本处理能力：支持一次性处理100万token的输入和8万token的输出，特别适合处理大型文档和复杂推理任务。
高效推理性能：提供40K和80K两种不同的推理预算版本，通过优化计算流程显著降低了资源消耗和成本。
多领域适应性：在数学推理、软件工程、长文本理解和工具使用等多个任务中表现优异，能够满足多种场景的应用需求。
功能调用支持：具备结构化功能调用能力，可以识别并输出外部函数参数，方便与各种外部工具进行交互操作。

MiniMax-M1的技术原理

混合专家架构（MoE）：采用先进的混合专家架构设计，将模型划分为多个专门处理不同任务或数据类型的专家模块。输入数据会根据其特征动态分配到最合适的专家模块中进行处理，从而实现计算资源的高效利用和并行处理能力。得益于此项技术，即使在参数规模庞大的情况下，模型依然能保持高效的运行效率，并支持更复杂的任务执行。
闪电注意力机制（Lightning Attention）：基于优化的计算流程设计，显著减少了冗余计算，提升了注意力模块的工作效率。通过采用稀疏注意力模式，仅关注输入序列中的关键部分，进一步降低了计算复杂度。这种创新使得模型能够高效处理长序列数据，完美支持100万token上下文窗口的需求。
大规模强化学习（RL）训练：结合大规模强化学习技术进行模型训练，通过奖励信号优化模型输出质量，使其在复杂任务中表现更出色。创新性的CISPO算法采用裁剪重要性采样权重而非传统的token更新方式，有效提升了训练效率和模型性能。同时，独特的混合注意力设计也为RL训练的效率提升提供了有力支持，成功解决了混合架构在扩展强化学习过程中面临的独特挑战。

MiniMax-M1的性能表现

软件工程任务：在SWE-bench验证基准测试中， MiniMax-M1-40k和MiniMax-M1-80k分别达到了55.6%和56.0%的成绩，略低于DeepSeek-R1-0528的57.6%，但远超其他开源模型。
长文本理解任务：凭借百万级上下文窗口的优势，在该领域测试中全面超越所有开源模型，与OpenAI o3和Claude 4 Opus并驾齐驱，并以微弱差距仅次于Gemini 2.5 Pro，排名全球第二。
工具使用场景：在代理工具使用场景（TAU-bench）测试中，MiniMax-M1-40k表现优异，击败了包括Gemini-2.5 Pro在内的所有开源模型。

MiniMax-M1的项目地址

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

MiniMax-M1的产品定价

API调用推理费用：
- 0-32k 输入长度：
  - 输入成本：0.8元/百万 token。
  - 输出成本：8元/百万 token。
- 32k-128k 输入长度：
  - 输入成本：1.2元/百万 token。
  - 输出成本：16元/百万 token。
- 128k-1M 输入长度：
  - 输入成本：2.4元/百万 token。
  - 输出成本：24元/百万 token。
APP和Web端使用：在MiniMax APP和Web端提供不限量免费服务。